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    Cours d'Apprentissage automatique en ligne

    Découvrez des cours d'Apprentissage automatique couvrant les algorithmes, la modélisation des données, et les systèmes d'IA.

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    Explorez le catalogue de cours de Apprentissage automatique

    • U

      University of London

      L'apprentissage automatique pour tous

      Compétences que vous acquerrez: Vision par ordinateur, Collecte de données, Apprentissage automatique, Apprentissage supervisé, Traitement des données, Intelligence artificielle, Analyse des Données, Ingénierie des caractéristiques

      4,7
      évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
      ·
      3,5 k avis

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Gratuit
      Gratuit
      A

      Amazon Web Services

      Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence

      Compétences que vous acquerrez: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Generative AI, Deep Learning, Artificial Intelligence, AWS SageMaker, Amazon Web Services, Applied Machine Learning, Machine Learning, Digital Transformation

      4,5
      évaluation, 4,5 sur 5 étoiles
      ·
      450 avis

      Mixte · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      IBM Introduction à l'apprentissage automatique

      Compétences que vous acquerrez: Analyse exploratoire des données (AED), Accès aux données, Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Science des données, Apprentissage automatique, Nettoyage des données, Apprentissage supervisé, Analyse de régression, Modélisation prédictive, Arbre de classification et de régression (CART), Ingénierie des caractéristiques, Qualité des données, Probabilités et statistiques, Tests d'hypothèses statistiques, Inférence statistique, Apprentissage non supervisé, Analyse des Données, Apprentissage automatique appliqué, Algorithmes d'apprentissage automatique, Réduction de dimensionnalité

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      2,9 k avis

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D

      DeepLearning.AI

      Deep learning

      Compétences que vous acquerrez: Vision par ordinateur, Apprentissage supervisé, Débogage, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Tensorflow, PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Réseaux neuronaux artificiels, Grand modèle de langage (LLM), Apprentissage automatique, Deep learning, Analyse, Algorithmes d'apprentissage automatique, Traitement des données, Intelligence artificielle, Optimisation des performances, Apprentissage automatique appliqué, Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Traitement du langage naturel (NLP), Programmation en Python, Analyse d'images

      Préparer un diplôme

      4,8
      évaluation, 4,8 sur 5 étoiles
      ·
      146 k avis

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D

      Duke University

      MLOps | Machine Learning Operations

      Compétences que vous acquerrez: Analyse exploratoire des données (AED), Conteneurisation, Importation/exportation de données, Amazon Web Services, Microsoft Azure, Pipelines de données, Solutions pour l'informatique en nuage, Docker (Logiciel), Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Manipulation des données, Pandas (paquetage Python), CI/CD, Rust (langage de programmation), MLOps (Apprentissage automatique), Ingénierie des caractéristiques, Déploiement des applications, Test de logiciels, NumPy, AWS SageMaker, Éthique des données

      4,2
      évaluation, 4,2 sur 5 étoiles
      ·
      459 avis

      Avancées · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      IBM AI Engineering

      Compétences que vous acquerrez: Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Tensorflow, Apprentissage supervisé, Réseaux neuronaux artificiels, Manipulation des données, Deep learning, Vérification et validation, Ingénierie de requête, Grand modèle de langage (LLM), PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Agents IA génératifs, Programmation en Python, Apprentissage non supervisé, Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Apprentissage par renforcement, Traitement du langage naturel (NLP), Jupyter, IA générative, Ingénierie des caractéristiques, Analyse d'images

      Préparer un diplôme

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      20 k avis

      Intermédiaire · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • D

      DeepLearning.AI

      L'IA pour tous

      Compétences que vous acquerrez: Deep learning, Opportunités de marché, Science des données, Apprentissage automatique, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Réseaux neuronaux artificiels, Réflexion stratégique, Évaluation des besoins, Intelligence artificielle, Éthique des données, Éthique des affaires, Renforcement de l'esprit d'équipe, Gestion de l'ingénierie

      4,8
      évaluation, 4,8 sur 5 étoiles
      ·
      48 k avis

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      M

      Microsoft

      Generative AI for Data Scientists

      Compétences que vous acquerrez: Generative AI, Microsoft Copilot, Natural Language Processing, Data Quality, Anomaly Detection, Data Storytelling, Data Ethics, Data-Driven Decision-Making, Interactive Data Visualization, Data Presentation, OpenAI, Data Pipelines, Prompt Engineering, Data Cleansing, Data Visualization Software, Data Synthesis, Data Analysis, Communication, Data Validation, Large Language Modeling

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      46 avis

      Débutant · Spécialisation · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      N
      G
      N
      G

      Plusieurs enseignants

      Machine Learning for Trading

      Compétences que vous acquerrez: Tensorflow, Keras (Neural Network Library), Machine Learning, Google Cloud Platform, Applied Machine Learning, Financial Trading, Reinforcement Learning, Supervised Learning, Data Pipelines, Time Series Analysis and Forecasting, Statistical Machine Learning, Technical Analysis, Deep Learning, Portfolio Management, Machine Learning Methods, Artificial Neural Networks, Market Trend, Securities Trading, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Financial Market

      3,9
      évaluation, 3,9 sur 5 étoiles
      ·
      1,1 k avis

      Intermédiaire · Spécialisation · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      IBM Generative AI Engineering

      Compétences que vous acquerrez: Prompt Engineering, Data Wrangling, Large Language Modeling, Unit Testing, Supervised Learning, Feature Engineering, Generative AI, Keras (Neural Network Library), Deep Learning, Artificial Intelligence, ChatGPT, Natural Language Processing, Data Cleansing, Jupyter, Data Analysis, Unsupervised Learning, Data Manipulation, PyTorch (Machine Learning Library), Data Import/Export, Exploratory Data Analysis

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      87 k avis

      Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • S

      Sungkyunkwan University

      Les bases de l'apprentissage automatique

      Compétences que vous acquerrez: Algèbre linéaire, Analyse de régression, Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Apprentissage supervisé, Apprentissage automatique, Probabilité, Analyse des Données, Programmation en Python, Méthodes statistiques, Apprentissage automatique appliqué, Algorithmes d'apprentissage automatique

      4,3
      évaluation, 4,3 sur 5 étoiles
      ·
      73 avis

      Mixte · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      Statut : Compétences en IA
      Compétences en IA
      I

      IBM

      Science des données IBM

      Compétences que vous acquerrez: Analyse exploratoire des données (AED), Tableau de bord, Apprentissage supervisé, Pandas (paquetage Python), Matplotlib, Maîtrise des données, Modélisation prédictive, Réseautage professionnel, SQL, Analyse des Données, Visualisation interactive des données, Apprentissage non supervisé, Logiciel de Visualisation de Données, Jupyter, Plotly, IA générative, Data wrangling, Ingénierie des caractéristiques, Data mining, Visualisation de Données

      Préparer un diplôme

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      143 k avis

      Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    1234…415

    En résumé, voici 10 de nos cours les plus populaires sur machine learning .

    • L'apprentissage automatique pour tous: University of London
    • Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence: Amazon Web Services
    • IBM Introduction à l'apprentissage automatique: IBM
    • Deep learning: DeepLearning.AI
    • MLOps | Machine Learning Operations: Duke University
    • IBM AI Engineering: IBM
    • L'IA pour tous: DeepLearning.AI
    • Generative AI for Data Scientists: Microsoft
    • Machine Learning for Trading: New York Institute of Finance
    • IBM Generative AI Engineering: IBM

    Questions fréquentes sur Machine Learning

    L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle qui cherche à développer des systèmes informatiques capables d'apprendre à partir de données sans intervention humaine. Ces techniques puissantes reposent sur la création de modèles analytiques sophistiqués qui sont « formés » pour reconnaître des structures au sein d'un ensemble de données spécifique avant d'être libérés pour appliquer ces structures à un volume croissant de données, améliorant progressivement les performances sans instructions supplémentaires.

    Par exemple, l'apprentissage automatique ouvre la voie à des algorithmes de reconnaissance d'image de plus en plus précis. Les programmeurs humains fournissent un ensemble relativement restreint d'images catégorisées, comme par exemple « voitures » ou « pas des voitures », puis exposent les algorithmes à un nombre beaucoup plus important d'images afin qu'ils puissent apprendre. Bien que les algorithmes itératifs généralement utilisés dans l'apprentissage automatique ne soient pas nouveaux, la puissance des systèmes informatiques actuels a permis à cette méthode d'analyse de données de devenir plus efficace plus rapidement que jamais. ‎

    L'apprentissage automatique est une sorte de domaine hybride, situé à la croisée des chemins entre l'informatique, la science des données, les algorithmes et la théorie mathématique. Du côté de l'informatique, les ingénieurs en apprentissage automatique et d'autres professionnels dans ce domaine ont généralement besoin de solides compétences en génie logiciel, des fondamentaux comme la programmation en toute confiance et la capacité de codage à la connaissance globale des principes de conception de systèmes.

    Il est également important de connaître les concepts de la science des données, notamment en matière d'évaluation et de modélisation de données, afin de garantir que les algorithmes fonctionnent correctement et deviennent plus précis au fil du temps, et non moins. Enfin, l'apprentissage automatique s'appuyant fortement sur les algorithmes ainsi que sur les statistiques et les principes de probabilité qui les sous-tendent, une solide formation théorique en mathématiques peut également être précieuse. ‎

    Des compétences en apprentissage automatique peuvent ouvrir les portes de nombreux emplois. En effet, de plus en plus d'entreprises cherchent à exploiter ces techniques et l'intelligence artificielle (IA) pour automatiser des processus toujours plus nombreux. Certaines entreprises peuvent embaucher spécifiquement des ingénieurs en apprentissage automatique, mais les compétences en la matière peuvent également être importantes pour les scientifiques des données, les data analysts et les data engineers.

    Il existe également des métiers plus spécialisés pour les experts en apprentissage automatique. De nombreuses entreprises du secteur financier peuvent employer des analystes en informatique décisionnelle et des scientifiques de la décision en mesure de tirer parti de compétences en apprentissage automatique pour automatiser les systèmes afin de fournir des informations sur le marché. Quant aux entreprises qui développent l'Internet des objets (IoT) et s'appuient sur la reconnaissance vocale ou d'autres contributions humaines, elles peuvent faire appel à des ingénieurs de traitement du langage naturel ou des concepteurs d'apprentissage automatique centré sur l'homme. ‎

    Les compétences en apprentissage automatique peuvent ouvrir les portes à de nombreux rôles à forte demande dans la technologie et la recherche, notamment :

    • Apprentissage automatique
    • Scientifique des données
    • Chercheur en IA
    • Ingénieur en robotique
    • Analyste quantitatif en finance
    • Développeur de logiciels spécialisé dans l'IA
    • Les professionnels occupant ces rôles utilisent les techniques d'apprentissage automatique pour créer des solutions innovantes, améliorer la prise de décision basée sur les données et repousser les limites de l'intelligence artificielle.

    Découvrez quel rôle d'apprentissage automatique vous convient le mieux en répondant à notre quiz sur les carrières!‎

    Oui, Coursera propose une variété de cours gratuits sur de nombreux sujets, y compris l'apprentissage automatique. Bien que vous puissiez accéder gratuitement à la plupart des supports de cours en auditant les cours, cela n'inclut pas les devoirs notés ou un certificat d'achèvement. Pour ceux qui souhaitent obtenir un certificat afin de présenter leur apprentissage ou d'améliorer leur profil professionnel, Coursera offre la possibilité d'acheter le cours. En outre, Coursera propose des essais gratuits ou une aide financière aux apprenants qui remplissent les conditions requises, ce qui rend les certifications plus accessibles à tous.‎

    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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