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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

    • Statut : Gratuit
      Gratuit
      A

      Amazon Web Services

      Planning a Machine Learning Project

      Compétences que vous acquerrez: Feasibility Studies, Business Analysis, Business Analytics, Decision Making, Strategic Decision-Making, Data-Driven Decision-Making, Machine Learning, Strategic Thinking, Business Leadership, Project Planning

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

      Mixte · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Alberta

      Apprentissage par renforcement

      Compétences que vous acquerrez: Intelligence artificielle, Échantillonnage (statistiques), Deep learning, Distribution de probabilité, Réseaux neuronaux artificiels, Apprentissage supervisé, Algorithmes d'apprentissage automatique, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Algèbre linéaire, Débogage, Apprentissage par renforcement, Tests de performance, Algorithmes, Modèle de Markov, Pseudo-code, Simulations, Architecture de la solution, Apprentissage automatique

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

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      S

      Stanford University

      Principes de l'apprentissage automatique pour les soins de santé

      Compétences que vous acquerrez: Deep learning, Éthique des données, Réseaux neuronaux artificiels, Apprentissage supervisé, Technologie de la santé, Traitement des données, Connaissance du secteur de la santé, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Informatique de santé, Éthique des soins de santé, Apprentissage par renforcement, Qualité des données, Soins de santé, Apprentissage automatique, Analyse d'images, Apprentissage statistique des machines, Apprentissage automatique appliqué

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

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      M

      Microsoft

      Créer des modèles d'apprentissage automatique dans Microsoft Azure

      Compétences que vous acquerrez: Deep learning, Arbre de classification et de régression (CART), PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Analyse de régression, Tensorflow, Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Réseaux neuronaux artificiels, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Analyse exploratoire des données (AED), Apprentissage automatique, Microsoft Azure, Science des données, MLOps (Apprentissage automatique), Visualisation de Données, Apprentissage automatique appliqué, Modélisation prédictive, Apprentissage non supervisé, Jupyter

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

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

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      G

      Google Cloud

      Production Machine Learning Systems

      Compétences que vous acquerrez: MLOps (Machine Learning Operations), Systems Design, Tensorflow, Hybrid Cloud Computing, Google Cloud Platform, Systems Architecture, Performance Tuning, Applied Machine Learning, Machine Learning, Distributed Computing, Scalability, Data Pipelines

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

      Avancées · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Apprentissage automatique non supervisé

      Compétences que vous acquerrez: Exploration de texte, Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), NumPy, Algorithmes d'apprentissage automatique, Réduction de dimensionnalité, Apprentissage automatique, Big Data, Algèbre linéaire, Apprentissage statistique des machines, Science des données, Data mining, Ingénierie des caractéristiques, Analyse des Données, Apprentissage non supervisé, Algorithmes, Traitement du langage naturel (NLP)

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      M

      Microsoft

      Microsoft Azure Machine Learning for Data Scientists (en anglais)

      Compétences que vous acquerrez: Pipelines de données, Déploiement des applications, Apprentissage supervisé, Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Analyse de régression, Transformation de données, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Machines virtuelles, Bases de données, Modélisation prédictive, Microsoft Azure, MLOps (Apprentissage automatique), Apprentissage automatique, Apprentissage automatique appliqué, Apprentissage non supervisé, Gestion de l'informatique en nuage

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      W

      Wesleyan University

      Apprentissage automatique pour l'analyse des données

      Compétences que vous acquerrez: Arbre de classification et de régression (CART), Apprentissage supervisé, Analyse de régression, Analyse exploratoire des données (AED), Analyse statistique, Modélisation prédictive, Méthodes statistiques, Ingénierie des caractéristiques, Apprentissage automatique appliqué, Data mining, Apprentissage automatique, Algorithme de forêt aléatoire, Analyse des Données, Apprentissage non supervisé, Analyse prédictive, Arbre de décision

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

      Mixte · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      Imperial College London

      Mathématiques pour l'apprentissage automatique : Calcul à plusieurs variables

      Compétences que vous acquerrez: Calculs, Analyse de régression, Produits dérivés, Réseaux neuronaux artificiels, Algorithmes d'apprentissage automatique, Analyse statistique, Algèbre linéaire, Programmation en Python, Mathématiques avancées

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

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D

      DeepLearning.AI

      Calculs pour l'apprentissage automatique et la science des données

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

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Pennsylvania

      Machine Learning Essentials

      Compétences que vous acquerrez: Statistical Machine Learning, Python Programming, Supervised Learning, Machine Learning, Regression Analysis, Statistical Analysis, Classification And Regression Tree (CART), Applied Machine Learning, Statistical Inference, Predictive Modeling, Probability & Statistics

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    1…678…415

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

    • Planning a Machine Learning Project: Amazon Web Services
    • Apprentissage par renforcement: University of Alberta
    • Principes de l'apprentissage automatique pour les soins de santé: Stanford University
    • Créer des modèles d'apprentissage automatique dans Microsoft Azure: Microsoft
    • Introduction à TensorFlow pour l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond: DeepLearning.AI
    • Production Machine Learning Systems: Google Cloud
    • Apprentissage automatique non supervisé: IBM
    • Microsoft Azure Machine Learning for Data Scientists (en anglais): Microsoft
    • Apprentissage automatique pour l'analyse des données: Wesleyan University
    • Mathématiques pour l'apprentissage automatique : Calcul à plusieurs variables: Imperial College London

    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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