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    • Neural Networks

    Cours de réseaux neuronaux en ligne

    Découvrez des cours sur les réseaux neuronaux couvrant la modélisation des données et l'IA.

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    Explorez le catalogue de cours de réseaux neuronaux

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      J

      Johns Hopkins University

      Artificial Intelligence in Social Media Analytics

      Compétences que vous acquerrez: Machine Learning, Natural Language Processing, Text Mining, Network Analysis, Analytics, Unstructured Data, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Unsupervised Learning, Semantic Web, Analysis

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      J

      Johns Hopkins University

      Strategic and Inclusive Leadership

      Compétences que vous acquerrez: Crisis Management, Strategic Planning, Team Leadership, Diversity and Inclusion, Strategic Leadership, Leadership, Organizational Strategy, Organizational Leadership, Business Leadership, Team Management, Resilience, Strategic Thinking, Emotional Intelligence, Self-Awareness, Visionary

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    • D

      DeepLearning.AI

      TensorFlow を使った畳み込みニューラルネットワーク

      Compétences que vous acquerrez: Tensorflow, Image Analysis, Computer Vision, Deep Learning, Applied Machine Learning, Artificial Neural Networks, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Visualization (Computer Graphics), Supervised Learning, Scalability, Application Frameworks

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • G

      Google Cloud

      VPC Network Peering

      Compétences que vous acquerrez: Google Cloud Platform, Cloud Services, Cloud Computing, Virtual Private Networks (VPN), General Networking, Network Administration

      Intermédiaire · Projet · Moins de 2 heures

    • Statut : Nouveau
      Nouveau
      Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      W

      Whizlabs

      NVIDIA: Large Language Models and Generative AI Deployment

      Compétences que vous acquerrez: Large Language Modeling, Generative AI, PyTorch (Machine Learning Library), Natural Language Processing, Prompt Engineering, Deep Learning, MLOps (Machine Learning Operations), Application Deployment, Tensorflow, Machine Learning Methods, System Monitoring, Continuous Monitoring, Data Cleansing, Performance Tuning

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Maryland, College Park

      Leading with Power Skills: Working with Personality Types

      Compétences que vous acquerrez: Personal Development, Self-Awareness, Stress Management, Problem Solving, Team Building, Emotional Intelligence, Conflict Management, People Management, Teamwork, Decision Making, Interpersonal Communications, Adaptability, Communication

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • P

      Packt

      Web Hacking Expert - Full-Stack Exploitation Mastery

      Compétences que vous acquerrez: Penetration Testing, Threat Modeling, Secure Coding, Web Development, Web Applications, Full-Stack Web Development, Security Testing, Vulnerability Assessments, Application Security, Angular, Ajax, Javascript

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    • P

      Packt

      Software Security Testing

      Compétences que vous acquerrez: Application Security, Security Testing, Software Testing, Business Logic, Penetration Testing, Secure Coding, Cryptography, Cybersecurity, Identity and Access Management, Authentications, Vulnerability Assessments, Encryption, Data Validation, Network Protocols, Authorization (Computing), Web Applications

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • C

      Coursera Project Network

      Image Classification on Autopilot with AWS AutoGluon

      Compétences que vous acquerrez: AWS SageMaker, Image Analysis, Deep Learning, Computer Vision, Applied Machine Learning, Predictive Modeling

      Intermédiaire · Projet Guidé · Moins de 2 heures

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      W

      Whizlabs

      AWS: Resilient Solutions and Security Controls

      Compétences que vous acquerrez: Amazon Web Services, Disaster Recovery, Amazon Elastic Compute Cloud, Firewall, Network Security, AWS Identity and Access Management (IAM), Cloud Security, Infrastructure As A Service (IaaS), Application Security, Cloud Solutions, Scalability, Security Controls, Network Troubleshooting, Amazon CloudWatch, Network Administration, Virtual Private Networks (VPN), Continuous Deployment

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      S

      SkillUp EdTech

      Business Implementation and Security

      Compétences que vous acquerrez: Cryptographic Protocols, Blockchain, Business Continuity, Cryptography, Disaster Recovery, Data Management, Digital Assets, Security Management, Vulnerability Assessments, Regulatory Compliance, Enterprise Security, Data Security, Application Security, Cybersecurity, Emerging Technologies, Distributed Computing

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Nouveau
      Nouveau
      Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      P

      Packt

      Network Implementations and Operations

      Compétences que vous acquerrez: Network Security, Disaster Recovery, Network Administration, Authentications, Network Architecture, Vulnerability Assessments, Computer Networking, Network Infrastructure, Wireless Networks, Threat Modeling, Cybersecurity, Network Monitoring, Local Area Networks, Network Performance Management, Telecommunications, Network Protocols, Network Troubleshooting, Network Switches, Network Routing, Cryptography

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    1…129130131…155

    En résumé, voici 10 de nos cours les plus populaires sur neural networks .

    • Artificial Intelligence in Social Media Analytics: Johns Hopkins University
    • Strategic and Inclusive Leadership: Johns Hopkins University
    • TensorFlow を使った畳み込みニューラルネットワーク: DeepLearning.AI
    • VPC Network Peering: Google Cloud
    • NVIDIA: Large Language Models and Generative AI Deployment: Whizlabs
    • Leading with Power Skills: Working with Personality Types: University of Maryland, College Park
    • Web Hacking Expert - Full-Stack Exploitation Mastery: Packt
    • Software Security Testing: Packt
    • Image Classification on Autopilot with AWS AutoGluon: Coursera Project Network
    • AWS: Resilient Solutions and Security Controls: Whizlabs

    Compétences que vous avez acquises en Machine Learning

    Programmation En Python (33)
    TensorFlow (32)
    Deep Learning (30)
    Réseau De Neurones Artificiels (24)
    Big Data (18)
    Classification Statistique (17)
    Apprentissage Par Renforcement (13)
    Algèbre (10)
    Bayésien (10)
    Algèbre Linéaire (10)
    Régression Linéaire (9)
    NumPy (9)

    Questions fréquentes sur Réseaux de neurones

    Les réseaux neuronaux, également connus sous le nom de réseaux neuronaux ou réseaux neuronaux artificiels (ANN), sont des algorithmes d'apprentissage automatique organisés en réseaux qui imitent le fonctionnement des neurones du cerveau humain. Grâce à ce modèle de neurones biologiques, ces systèmes sont capables d'effectuer un apprentissage non supervisé à partir de vastes ensembles de données.

    Il s'agit d'un outil important pour les applications d'intelligence artificielle (IA), qui sont utilisées dans un nombre croissant de tâches, notamment la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel (NLP) et le diagnostic médical. Le domaine connexe de deep learning s'appuie également sur des réseaux neuronaux, en utilisant généralement une architecture de réseau neuronal convolutif (CNN) qui connecte plusieurs couches de réseaux neuronaux afin de permettre des applications plus sophistiquées.

    Par exemple, en utilisant deep learning, un système de reconnaissance faciale peut être créé sans spécifier de caractéristiques telles que la couleur des yeux et des cheveux ; au lieu de cela, le programme peut simplement être alimenté par des milliers d'images de visages et il apprendra ce qu'il faut rechercher pour identifier différents individus au fil du temps, de la même manière que les humains apprennent. Quelle que soit l'application finale, les réseaux neuronaux sont généralement créés dans TensorFlow et/ou avec des compétences en programmation Python. ‎

    Les réseaux neuronaux sont un concept fondamental à comprendre pour les métiers de l'intelligence artificielle (IA) et deep learning. Et comme le nombre d'industries cherchant à tirer parti de ces approches ne cesse de croître, il en va de même pour les opportunités de carrière pour les professionnels ayant une expertise dans le domaine du réseau neuronal. Par exemple, ces compétences pourraient déboucher sur des emplois dans le domaine des soins de santé, en créant des outils permettant d'automatiser les examens radiologiques ou d'aider à la découverte de médicaments, ou sur un emploi dans l'industrie automobile, en développant des véhicules autonomes.

    Les professionnels qui consacrent leur carrière à des travaux de pointe dans le domaine du réseau neuronal obtiennent généralement un diplôme de master, voire un doctorat en informatique. Cette expertise de haut niveau en matière de réseau neuronal et d'intelligence artificielle est très demandée ; selon le Bureau of Labor Statistics, les chercheurs en informatique gagnent un salaire annuel médian de 122 840 dollars par an, et ces emplois devraient connaître une croissance beaucoup plus rapide que la moyenne au cours de la prochaine décennie. ‎

    Absolument - en fait, Coursera est l'un des meilleurs endroits pour apprendre sur le réseau neuronal, en ligne ou autrement. Vous pouvez suivre des cours et une spécialisation couvrant plusieurs cours sur des sujets tels que le réseau neuronal, l'intelligence artificielle et deep learning auprès de pionniers dans le domaine - notamment deeplearning.ai et l'université de Stanford. Coursera a également établi des partenariats avec des leaders de l'industrie tels qu'IBM, Google Cloud et Amazon Web Services pour proposer des cours qui peuvent mener à des certificats professionnels dans le domaine de l'IA appliquée et dans d'autres domaines. Vous pouvez même apprendre le réseau neuronal avec la pratique Projet Guidé, une façon d'apprendre sur Coursera en complétant des tutoriels étape par étape dirigés par des enseignants expérimentés. ‎

    Avant de commencer à apprendre le réseau neuronal, il est important d'avoir de l'expérience dans la création et l'utilisation d'algorithmes, car le réseau neuronal fonctionne avec des algorithmes complexes. Vous devez également posséder au moins des compétences fondamentales en mathématiques, mais vous serez plus avantagé si vous avez des connaissances en algèbre linéaire, en calcul, en statistiques et en probabilités. Il est également important de savoir résoudre des problèmes avant de commencer à apprendre le réseau neuronal. Il est utile de comprendre comment le cerveau humain traite les informations, car les réseaux neuronaux artificiels sont calqués sur le fonctionnement du cerveau. Une expérience dans l'utilisation d'un langage de programmation, en particulier Java, R, Python ou C++, vous sera également utile. Cela inclut l'expérience de l'utilisation des bibliothèques de ces langages, auxquelles vous accéderez pour appliquer les algorithmes utilisés dans le réseau neuronal. ‎

    Les personnes qui conviennent le mieux au réseau neuronal sont innovantes, intéressées par la technologie et capables d'identifier des schémas dans de grandes quantités de données et d'en tirer des conclusions. Les personnes qui souhaitent faciliter la vie et le travail des êtres humains grâce à la technologie artificielle sont également bien placées pour jouer un rôle dans le réseau neuronal. En outre, les personnes qui ont de bonnes compétences en programmation et en ingénierie des données (SQL, analyse des données, ETL et visualisation des données) sont probablement bien placées pour occuper un poste au sein du réseau neuronal. ‎

    Si vous êtes intéressé par le domaine de l'intelligence artificielle, l'apprentissage du réseau neuronal est fait pour vous. Si votre poste actuel ou futur implique l'analyse des données, la reconnaissance des formes, l'optimisation, la prévision ou la prise de décision, vous pourriez également bénéficier de l'apprentissage du réseau neuronal. Les réseaux neuronaux sont également utilisés dans les logiciels de reconnaissance d'images, la synthèse vocale, les véhicules autopilotés, les systèmes de navigation, les robots industriels et les algorithmes de protection des systèmes d'information. ‎

    Les cours en ligne sur le réseau neuronal constituent un moyen pratique et formatif d'améliorer vos connaissances ou d'acquérir de nouvelles compétences dans le domaine du réseau neuronal. Choisissez parmi une large gamme de cours sur le réseau neuronal proposés par des universités de premier plan et des leaders de l'industrie, adaptés à différents niveaux de compétences. ‎

    L'ensemble du catalogue de cours de Coursera est offert aux clients d'entreprise sans aucune restriction. Le choix du meilleur cours sur le réseau neuronal dépend des besoins et des niveaux de compétence de vos employés. Tirez parti de notre tableau de bord des compétences pour comprendre les lacunes en matière de compétences et déterminer le cours le plus approprié pour améliorer efficacement les compétences de votre personnel. En savoir plus sur Coursera pour les affaires ‎

    Le contenu de cette FAQ a été mis à disposition à des fins d'information uniquement. Il est conseillé aux étudiants d'effectuer des recherches supplémentaires afin de s'assurer que les cours et autres qualifications suivis correspondent à leurs objectifs personnels, professionnels et financiers.

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