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    • Neural Networks

    Cours de réseaux neuronaux en ligne

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    Explorez le catalogue de cours de réseaux neuronaux

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Deep learning avec Keras et Tensorflow

      Compétences que vous acquerrez: Deep learning, Tensorflow, Apprentissage non supervisé, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Intelligence artificielle, IA générative, Apprentissage par renforcement, Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Optimisation des performances, Analyse d'images, Réseaux neuronaux artificiels, Traitement du langage naturel (NLP), Analyse des séries temporelles et prévisions

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    • U

      University of Washington

      Neurosciences computationnelles

      Compétences que vous acquerrez: Biologie, Modélisation mathématique, Matlab, Modèle de réseau, Probabilités et statistiques, Neurologie, Apprentissage par renforcement, Pensée informatique, Apprentissage supervisé, Algorithmes d'apprentissage automatique, Réseaux neuronaux artificiels, Algèbre linéaire, Informatique

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      1,1 k avis

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • D

      Duke University

      Introduction à l'Apprentissage automatique

      Compétences que vous acquerrez: PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Apprentissage automatique, Deep learning, Vision par ordinateur, Apprentissage non supervisé, Apprentissage par renforcement, Imagerie médicale, Apprentissage supervisé, Traitement du langage naturel (NLP), Réseaux neuronaux artificiels, Analyse d'images, Apprentissage automatique appliqué

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    • D

      DeepLearning.AI

      L'IA pour tous

      Compétences que vous acquerrez: Opportunités de marché, Apprentissage automatique, Deep learning, Science des données, Éthique des données, Réseaux neuronaux artificiels, Évaluation des besoins, Réflexion stratégique, Intelligence artificielle, Éthique des affaires, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), 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
      D

      DeepLearning.AI

      Introduction à TensorFlow pour l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond

      Compétences que vous acquerrez: Vision par ordinateur, Deep learning, Tensorflow, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Réseaux neuronaux artificiels, Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Analyse d'images

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      P

      Packt

      Deep Learning: Recurrent Neural Networks with Python

      Compétences que vous acquerrez: PyTorch (Machine Learning Library), Tensorflow, Artificial Intelligence, Applied Machine Learning, Artificial Neural Networks, Deep Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Application Deployment, Text Mining, Machine Learning, Natural Language Processing, Predictive Modeling, Time Series Analysis and Forecasting, Python Programming, Network Architecture, Machine Learning Algorithms, Data Processing, Data Analysis

      Débutant · Spécialisation · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D

      DeepLearning.AI

      Traitement automatique du langage naturel dans TensorFlow

      Compétences que vous acquerrez: Deep learning, Traitement des données, Tensorflow, Exploration de texte, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), IA générative, Réseaux neuronaux artificiels, Traitement du langage naturel (NLP)

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Les fondements de l'IA pour tous

      Compétences que vous acquerrez: Grand modèle de langage (LLM), Deep learning, Apprentissage automatique, Vision par ordinateur, Automatisation, Éthique des données, Gestion des flux de travail, ChatGPT, Développement du programme, Gouvernance, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Intelligence artificielle, IA générative, IBM Cloud, Ingénierie de requête, Réseaux neuronaux artificiels, Déploiement des applications, OpenAI, Apprentissage automatique appliqué, Transformation des entreprises

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Washington

      Apprentissage automatique

      Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Vision par ordinateur, Deep learning, Analyse de régression, Modélisation prédictive, Apprentissage non supervisé, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Exploration de texte, Algorithmes d'apprentissage automatique, Arbre de classification et de régression (CART), Intelligence artificielle, Modélisation statistique, Analyse prédictive, Apprentissage supervisé, Analyse d'images, Apprentissage statistique des machines, Data mining, Statistiques bayésiennes, Ingénierie des caractéristiques, Apprentissage automatique appliqué

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

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • N

      NVIDIA

      Introduction to Networking

      Compétences que vous acquerrez: OSI Models, TCP/IP, Data Centers, Network Protocols, Network Infrastructure, Local Area Networks, General Networking, Network Architecture, Computer Networking, Network Switches, System Requirements

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

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D

      DeepLearning.AI

      Réseaux neuronaux convolutifs dans TensorFlow

      Compétences que vous acquerrez: Deep learning, Vision par ordinateur, Traitement des données, Apprentissage supervisé, Analyse d'images, Réseaux neuronaux artificiels, Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Apprentissage automatique appliqué, Tensorflow

      4,7
      évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
      ·
      8,2 k avis

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D

      DeepLearning.AI

      Calculs pour l'apprentissage automatique et la science des données

      Compétences que vous acquerrez: Deep learning, Apprentissage automatique, Analyse numérique, Modélisation mathématique, Analyse de régression, Produits dérivés, Réseaux neuronaux artificiels, Mathématiques appliquées, Calculs, Programmation en Python

      4,8
      évaluation, 4,8 sur 5 étoiles
      ·
      848 avis

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    1234…153

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

    • Deep learning avec Keras et Tensorflow: IBM
    • Neurosciences computationnelles: University of Washington
    • Introduction à l'Apprentissage automatique: Duke University
    • L'IA pour tous: DeepLearning.AI
    • Introduction à TensorFlow pour l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond: DeepLearning.AI
    • Deep Learning: Recurrent Neural Networks with Python: Packt
    • Traitement automatique du langage naturel dans TensorFlow: DeepLearning.AI
    • Les fondements de l'IA pour tous: IBM
    • Apprentissage automatique: University of Washington
    • Introduction to Networking: NVIDIA

    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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