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    Cours d'intelligence artificielle en ligne

    Découvrez des cours d'intelligence artificielle qui couvrent des compétences clés comme le Apprentissage automatique, la modélisation des données, et le développement de systèmes intelligents. Préparez-vous à des carrières en Data Science, en Intelligence Artificielle (AI), et en technologies avancées.

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    Explorez le catalogue de cours d'intelligence artificielle

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Pennsylvania

      Principes fondamentaux de l'IA pour les non-scientifiques des données

      Compétences que vous acquerrez: Intelligence artificielle, Réseaux neuronaux artificiels, Analyse des Données, Tensorflow, Deep learning, Big Data, Gestion des données des clients, Algorithmes, Optimisation des processus, Traitement du langage naturel (NLP), IA générative, Apprentissage automatique

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

      Mixte · Cours · 1 à 3 mois

    • Y

      Yale University

      Leadership connecté

      Compétences que vous acquerrez: Leadership stratégique, Renforcement de l'esprit d'équipe, Communication, Fixation des objectifs, Établissement de priorités, Résolution de problèmes complexes, Leadership, Développement personnel, Pensée systémique, Gestion du temps, Leadership d'équipe, Visionnaire, Orienté vers l'action, Conscience de soi, Développement professionnel

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    • Y

      Yale University

      La science du bien-être pour les adolescents

      Compétences que vous acquerrez: Productivité, Psychologie, Résilience, Positivité, Santé mentale, Intelligence Émotionnelle, Fixation des objectifs, Santé comportementale, Gestion du stress, Conscience de soi, Compassion, La pleine conscience, Développement personnel, L'esprit de croissance, Compétences sociales

      4,9
      évaluation, 4,9 sur 5 étoiles
      ·
      700 avis

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      N

      Northwestern University

      Robotique moderne : Mécanique, planification et contrôle

      Compétences que vous acquerrez: Mathématiques appliquées, Intelligence artificielle, Calculs d'ingénierie, Théorie des graphes, Automatisation des processus robotiques, Analyse numérique, Contrôle des machines, Mécanique, Automatisation, Couple (Physique), Analyse technique, Environnement virtuel, Simulation et logiciels de simulation, Systèmes de contrôle, Ingénierie de l'automatisation, Ingénierie, Logique computationnelle, Matlab, Ingénierie mécanique, Modélisation mathématique

      4,7
      évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
      ·
      1,2 k avis

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      M

      MedCerts

      Mental Health Care Fundamentals

      Compétences que vous acquerrez: Healthcare Ethics, Conflict Management, Medical Privacy, Child Development, Cultural Responsiveness, Human Development, Mental Health Diseases and Disorders, Patient Education And Counseling, Cultural Diversity, Cultural Sensitivity, Mental Health Therapies, Professionalism, Professional Development, Pediatrics, Time Management, Mental Health, Emotional Intelligence, Ethical Standards And Conduct, Teamwork, Psychiatric And Mental Health Nursing

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

      Débutant · Spécialisation · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Analyse exploratoire des données pour l'apprentissage automatique

      Compétences que vous acquerrez: Évolutivité, Probabilités et statistiques, Inférence statistique, Analyse des Données, Accès aux données, Traitement des données, Analyse statistique, Gestion des flux de travail, Nettoyage des données, Transformation de données, Analyse exploratoire des données (AED), Ingénierie des caractéristiques, Détection des anomalies, Manipulation des données, Apprentissage automatique

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      2,3 k avis

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      S

      Stanford University

      Modèles graphiques probabilistes

      Compétences que vous acquerrez: Probabilités et statistiques, Inférence statistique, Théorie des graphes, Distribution de probabilité, Traitement du langage naturel (NLP), Analyse du réseau, Modélisation statistique, Statistiques bayésiennes, Algorithmes d'apprentissage automatique, Échantillonnage (statistiques), Algorithmes, Réseau bayésien, Apprentissage automatique appliqué, Systèmes d'aide à la décision, Méthodes statistiques, Modèle de Markov, Pensée informatique, Apprentissage automatique

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

      Avancées · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • U

      University of Washington

      Neurosciences computationnelles

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

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

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      G

      Google Cloud

      Introduction aux grands modèles linguistiques

      Compétences que vous acquerrez: Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Grand modèle de langage (LLM), IA générative, Ingénierie de requête, Google Cloud Platform

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

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • E

      Erasmus University Rotterdam

      Econométrie : Méthodes et applications

      Compétences que vous acquerrez: Analyse des séries temporelles et prévisions, Recherche quantitative, Statistiques, Algèbre linéaire, Analyse des Données, Analyse statistique, Modélisation statistique, Analyse de régression, Probabilité, Analyse prédictive, Econométrie, Examen par les pairs

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      1,2 k avis

      Mixte · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      M

      Microsoft

      Préparation à l'examen Microsoft Azure AI Fundamentals AI-900

      Compétences que vous acquerrez: Automatisation, Éthique des données, Modélisation prédictive, Intelligence artificielle, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Algorithmes d'apprentissage automatique, Exploration de texte, Analyse de régression, Microsoft Azure, Détection des anomalies, Arbre de classification et de régression (CART), Vision par ordinateur, Apprentissage automatique appliqué, Apprentissage automatique, Traitement du langage naturel (NLP), Grand modèle de langage (LLM), Apprentissage non supervisé, Analyse d'images, Apprentissage statistique des machines

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      1,2 k avis

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Generative AI Engineering with LLMs

      Compétences que vous acquerrez: Prompt Engineering, Large Language Modeling, Generative AI, Natural Language Processing, PyTorch (Machine Learning Library), Generative AI Agents, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Applied Machine Learning, Text Mining, Artificial Neural Networks, Deep Learning, Application Development, Artificial Intelligence, Feature Engineering, Document Management, Machine Learning Methods, Data Processing, Performance Tuning, Reinforcement Learning, Unstructured Data

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

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    1…383940…230

    En résumé, voici 10 de nos cours les plus populaires sur artificial intelligence .

    • Principes fondamentaux de l'IA pour les non-scientifiques des données: University of Pennsylvania
    • Leadership connecté: Yale University
    • La science du bien-être pour les adolescents: Yale University
    • Robotique moderne : Mécanique, planification et contrôle: Northwestern University
    • Mental Health Care Fundamentals: MedCerts
    • Analyse exploratoire des données pour l'apprentissage automatique: IBM
    • Modèles graphiques probabilistes: Stanford University
    • Neurosciences computationnelles: University of Washington
    • Introduction aux grands modèles linguistiques: Google Cloud
    • Econométrie : Méthodes et applications: Erasmus University Rotterdam

    Questions fréquentes sur Intelligence artificielle

    L'intelligence artificielle (IA) est une branche de l'informatique en plein essor qui vise à permettre aux ordinateurs d'effectuer un large éventail de tâches qui nécessitaient auparavant l'intelligence humaine. Aujourd'hui, l'IA est utilisée pour accomplir un large éventail de tâches, telles que la reconnaissance d'images, la traduction de langues et la hiérarchisation des courriels ou des flux de travail. Ainsi, si vous possédez un smartphone, il y a de fortes chances que vous utilisiez quotidiennement des logiciels dotés de capacités d'IA.

    L'IA est souvent abordée en parallèle avec le concept étroitement lié de l'apprentissage automatique. L'apprentissage automatique est l'utilisation de processus étape par étape appelés algorithmes pour permettre aux ordinateurs de résoudre des problèmes par eux-mêmes et, au fil du temps, de s'améliorer progressivement. Des algorithmes d'apprentissage automatique bien conçus permettent aux ordinateurs de résoudre un large éventail de problèmes de manière beaucoup plus efficace et flexible que si les programmeurs devaient fournir des instructions détaillées pour un cas d'utilisation spécifique.

    Bien que l'apprentissage automatique soit utilisé pour créer de nombreuses applications d'IA simples, cette approche nécessite généralement des ensembles de données massifs et clairement définis pour "former" correctement le programme. Pour créer des applications d'IA plus sophistiquées, on utilise un type avancé d'apprentissage automatique appelé deep learning. deep learning utilise des réseaux neuronaux artificiels qui, comme son nom l'indique, sont calqués sur le cerveau humain et ne nécessitent pas d'ensembles de données structurés ni de conseils humains pour réussir. Au lieu de cela, l'application d'IA peut être alimentée par divers ensembles de données non structurées et apprendre par elle-même à atteindre un objectif précis.

    Même les approches deep learning les plus puissantes d'aujourd'hui ne sont pas capables d'imiter la complexité et la créativité du cerveau humain et de ses dizaines de milliards de neurones. Cependant, le domaine de l'intelligence artificielle a fait d'incroyables progrès ces dernières années et modifie notre mode de vie et de travail d'une manière qui aurait semblé insensée il y a dix ans. Qui sait ce que donnera la prochaine décennie de progrès dans ce domaine passionnant ? Les étudiants qui acquièrent aujourd'hui des compétences dans ce domaine pourraient finir par réaliser des percées encore plus radicales. ‎

    • Couverture plus large de la simulation de l'intelligence(traitement du langage naturel, vision par ordinateur, robotique)
    • Accent mis sur les systèmes de prise de décision et de raisonnement
    • Couverture de l'IA symbolique et de la représentation des connaissances
    • Éthique et implications philosophiques de l'IA
    • Les cours d'apprentissage automatique se concentrent plus spécifiquement sur les algorithmes qui apprennent à partir de données. De nombreux apprenants trouvent avantageux de commencer par l'apprentissage automatique avant de passer à des sujets plus larges sur l'IA.‎
    • Construire et déployer des modèles d'IA
    • Travailler avec des frameworks IA populaires(TensorFlow, PyTorch)
    • Mettre en œuvre des systèmes de traitement du langage naturel (NLP)
    • Développer des applications de vision par ordinateur
    • Créer des systèmes de prise de décision autonomes
    • Développement et déploiement éthiques de l'IA
    • Les projets sont conçus pour refléter les scénarios du monde réel que vous rencontrerez dans les rôles de l'IA.‎

    L'expertise en IA ouvre les portes à des rôles variés :

    • Ingénieur/Développeur IA
    • Apprentissage automatique
    • Spécialiste du traitement du langage naturel (NLP)
    • Ingénieur en vision artificielle
    • Chercheur en IA
    • Consultant en éthique de l'IA
    • Gestionnaire de produits IA
    • Le domaine continue de se développer et de nouvelles spécialisations apparaissent régulièrement. De nombreux cours comprennent des conseils sur les parcours de carrière et la préparation à l'emploi. Utilisez ce guide sous forme d'arbre décisionnel pour explorer les carrières dans l'IA.‎

    Oui, Coursera propose une variété de cours gratuits sur de nombreux sujets, y compris l'intelligence artificielle (IA). 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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