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    Cours d'Apprentissage automatique en ligne

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    Explorez le catalogue de cours de Apprentissage automatique

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Washington

      Compétences en communication en anglais des affaires

      Compétences que vous acquerrez: correspondance des affaires, Communication d'entreprise, Expression orale, Rédaction de propositions, Présentations, Microsoft PowerPoint, Examen par les pairs, Communication, Communication persuasive, Compétences en matière de communication verbale, Négociation, Rédaction du procès-verbal de la réunion, Planification d'événements, Présentation des ventes, Langue anglaise, Réseautage professionnel, Correspondance commerciale, Prise de parole en public, Planification des activités, Facilitation de réunions

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

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Nouveau
      Nouveau
      Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Generative AI for Mobile App Developers

      Compétences que vous acquerrez: Prompt Engineering, Generative AI, Large Language Modeling, ChatGPT, AI Personalization, Mobile Development, Data Ethics, OpenAI, Artificial Intelligence, Software Development Tools, Software Testing, Test Automation, Software Development, Machine Learning Methods, DevSecOps, Application Security, CI/CD, Cloud Applications, Natural Language Processing, Image Analysis

      4,7
      évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
      ·
      6,9 k avis

      Avancées · Spécialisation · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D

      DeepLearning.AI

      Traitement du langage naturel (NLP)

      Compétences que vous acquerrez: Probabilités et statistiques, Deep learning, Algèbre linéaire, Réduction de dimensionnalité, Tensorflow, Algorithmes, Apprentissage supervisé, Exploration de texte, Intelligence artificielle, Réseaux neuronaux artificiels, PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Traitement des données, Ingénierie des caractéristiques, Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Modèle de Markov, Nettoyage des données, Apprentissage automatique, Algorithmes d'apprentissage automatique, Traitement du langage naturel (NLP)

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

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      L'IA générative pour les analystes de données

      Compétences que vous acquerrez: Grand modèle de langage (LLM), Éthique des données, Analyse des Données, Ingénierie de requête, Tableau de bord, Création de contenu, Intelligence artificielle, Storytelling de données, Développement du programme, SQL, Environnement virtuel, Analytique, ChatGPT, Logiciel de Visualisation de Données, IA générative, Programmation en Python, Analyse d'images, OpenAI, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Langage de requête

      4,7
      évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
      ·
      6,9 k avis

      Intermédiaire · Spécialisation · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Michigan

      Science des Données Appliquée avec Python

      Compétences que vous acquerrez: Matplotlib, Analyse des Données, Pandas (paquetage Python), Manipulation des données, Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Exploration de texte, NumPy, Visualisation statistique, Analyse du réseau, Apprentissage supervisé, Théorie des graphes, Modèle de réseau, Ingénierie des caractéristiques, Visualisation scientifique, Apprentissage automatique appliqué, Visualisation interactive des données, Logiciel de Visualisation de Données, Visualisation (infographie), Traitement du langage naturel (NLP), Jupyter

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

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of California, Davis

      Apprenez les bases de SQL pour la Science des données

      Compétences que vous acquerrez: Analyse exploratoire des données (AED), Lacs de données, Apache Spark, Analyse des Données, Présentations, SQL, Pipelines de données, Bases de données, Examen par les pairs, Storytelling de données, Qualité des données, Gouvernance des données, Statistiques descriptives, Visualisation de Données, Résolution de problèmes complexes, JSON, Analyse statistique, Informatique distribuée, Conception de la base de données, Langage de requête

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Gratuit
      Gratuit
      C

      Coursera Project Network

      Build your first Machine Learning Pipeline using Dataiku

      Compétences que vous acquerrez: Data Import/Export, Exploratory Data Analysis, Predictive Modeling, Applied Machine Learning, Data Pipelines, Data Manipulation, Data Visualization, Data Analysis, Time Series Analysis and Forecasting

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

      Débutant · Projet Guidé · Moins de 2 heures

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Generative AI for Project Managers

      Compétences que vous acquerrez: Prompt Engineering, Generative AI, ChatGPT, OpenAI, Project Management, Workflow Management, Project Management Life Cycle, Large Language Modeling, Team Building, Project Planning, Microsoft Copilot, Artificial Intelligence, Program Development, Project Documentation, Risk Management, Business Ethics, Content Creation, Image Analysis, Virtual Environment

      4,7
      évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
      ·
      6,8 k avis

      Intermédiaire · Spécialisation · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      G

      Google Cloud

      Launching into Machine Learning 日本語版

      Compétences que vous acquerrez: Data Quality, Exploratory Data Analysis, Machine Learning, Applied Machine Learning, Supervised Learning, Data Processing, Machine Learning Algorithms, Google Cloud Platform, Data Analysis, Sampling (Statistics), Big Data, Performance Tuning, Regression Analysis

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

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • C

      Coursera Project Network

      Interpretable machine learning applications: Part 3

      Compétences que vous acquerrez: Artificial Neural Networks, Tensorflow, Keras (Neural Network Library), Data-Driven Decision-Making, Applied Machine Learning, Financial Forecasting, Business Analytics, Predictive Modeling, Deep Learning, Machine Learning, Commercial Lending, Decision Making, Mortgage Loans, Exploratory Data Analysis, Consumer Lending

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

      Intermédiaire · Projet Guidé · Moins de 2 heures

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      G

      Google Cloud

      Preparing for Google Cloud Certification: Cloud Data Engineer

      Compétences que vous acquerrez: Data Pipelines, Dataflow, Google Cloud Platform, Real Time Data, Data Maintenance, Data Lakes, Data Storage, MLOps (Machine Learning Operations), Data Analysis, Dashboard, Data Warehousing, Data Processing, Extract, Transform, Load, Cloud Engineering, Data Infrastructure, Cloud Infrastructure, Cloud Storage, Big Data, Tensorflow, Unstructured Data

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

      Intermédiaire · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • Statut : Nouveau
      Nouveau
      Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Generative AI for Educators

      Compétences que vous acquerrez: Prompt Engineering, Generative AI, ChatGPT, AI Personalization, Education Software and Technology, OpenAI, Data Ethics, Large Language Modeling, Artificial Intelligence, Program Development, Content Creation, Image Analysis, Ethical Standards And Conduct, Virtual Environment, Information Privacy, Diversity Awareness, Data Security

      4,7
      évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
      ·
      6,8 k avis

      Débutant · Spécialisation · 1 à 3 mois

    1…222324…418

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

    • Compétences en communication en anglais des affaires: University of Washington
    • Generative AI for Mobile App Developers: IBM
    • Traitement du langage naturel (NLP): DeepLearning.AI
    • L'IA générative pour les analystes de données: IBM
    • Science des Données Appliquée avec Python: University of Michigan
    • Apprenez les bases de SQL pour la Science des données: University of California, Davis
    • Build your first Machine Learning Pipeline using Dataiku : Coursera Project Network
    • Generative AI for Project Managers: IBM
    • Launching into Machine Learning 日本語版: Google Cloud
    • Interpretable machine learning applications: Part 3: Coursera Project Network

    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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