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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

      Universidad de los Andes

      Maestría en Inteligencia Analítica de Datos

      Compétences que vous acquerrez: Network Analysis, Data Storytelling, Unsupervised Learning, Deep Learning, Data Visualization, Predictive Modeling, Systems Thinking, Time Series Analysis and Forecasting, Project Management Life Cycle, Marketing Analytics, Strategic Decision-Making, MLOps (Machine Learning Operations), Financial Statement Analysis, Simulations, Exploratory Data Analysis, Dashboard, Stakeholder Engagement, Data Cleansing, Operations Research, Natural Language Processing

      Obtenir un diplôme

      Diplôme · 1 à 4 ans

    • U

      Universidad de los Andes

      Maestría en Inteligencia Artificial

      Compétences que vous acquerrez: Real-Time Operating Systems, Supervised Learning, Unsupervised Learning, Reinforcement Learning, Cloud-Native Computing, Computer Vision, MLOps (Machine Learning Operations), Containerization, Natural Language Processing, Artificial Intelligence, Generative AI, Linear Algebra, Dimensionality Reduction, Probability & Statistics, Data Ethics, Machine Learning Methods, Control Systems, Epidemiology, Technical Communication, Bioinformatics

      Obtenir un diplôme

      Diplôme · 1 à 4 ans

    • C

      Clemson University

      Master of Science in Computer Science

      Compétences que vous acquerrez:

      Obtenir un diplôme

      Diplôme · 1 à 4 ans

    • U

      University of Colorado Boulder

      Master of Science in Artificial Intelligence

      Compétences que vous acquerrez:

      Obtenir un diplôme

      Diplôme · 1 à 4 ans

    • I

      Indian Statistical Institute

      Postgraduate Diploma in Applied Statistics

      Compétences que vous acquerrez: Sampling (Statistics), Time Series Analysis and Forecasting, Sample Size Determination, Statistical Machine Learning, NumPy, Spatial Data Analysis, Statistical Hypothesis Testing, Probability, Database Management Systems, Economics, Statistical Modeling, Data Compilation, Statistical Methods, Dimensionality Reduction, Lifelong Learning, Regression Analysis, Statistics, Bayesian Statistics, Surveys, Market Data

      Diplôme de troisième cycle · 6 à 12 mois

    • Statut : Nouveau
      Nouveau
      G

      Google Cloud

      Cloud Run for AI Inference

      Compétences que vous acquerrez: Generative AI, Google Cloud Platform, Serverless Computing, Application Deployment, Cloud Infrastructure, Cloud Applications, Containerization, Machine Learning Methods, Performance Tuning, Scalability

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • U

      University of Colorado Boulder

      Power Electronics Graduate Certificate

      Compétences que vous acquerrez: Power Electronics, Debugging, Tensorflow, Computer Vision, Display Devices, Control Systems, Computer Displays, Image Analysis, Electronic Systems, PyTorch (Machine Learning Library), Systems Design, Artificial Neural Networks, Applied Machine Learning, USB, Electrical Engineering, Semiconductors, Electrical Systems, Computer Programming Tools, Electrical Power, Technical Design

      Crédit proposé

      Certificat d'études supérieures · 6 à 12 mois

    • U

      University of London

      Graduate Certificate in Computer Science

      Compétences que vous acquerrez: Human Computer Interaction, Virtual Reality, Game Design, Full-Stack Web Development, React Native, Agile Software Development, Animations, Data Ethics, Git (Version Control System), Event-Driven Programming, Network Security, Web Applications, Data Science, Natural Language Processing, Unsupervised Learning, Combinatorics, Database Design, Web Development, Generative AI, Usability Testing

      Crédit proposé

      Certificat d'études supérieures · 6 à 12 mois

    • U

      University of Illinois at Urbana-Champaign

      Instructional Design MasterTrack® Certificate

      Compétences que vous acquerrez: Process Improvement, Supply Chain, Supply Chain Management, Supply Chain Systems, Operations Management, Supply Chain Planning, Change Management, Business Operations, Process Analysis, Statistical Process Controls, Instructional Design, Materials Management, Continuous Improvement Process, Education Software and Technology, Process Capability, Learning Management Systems, Augmented and Virtual Reality (AR/VR), Technology Strategies, Solution Design, System Implementation

      Crédit proposé

      MasterTrack · 6 à 12 mois

    • U

      Universidad de los Andes

      Maestría en Ingeniería de Software

      Compétences que vous acquerrez: User Story, Test Automation, Process Analysis, Cloud-Native Computing, Continuous Deployment, Stakeholder Management, Dashboard, Ideation, Game Design, Agile Project Management, API Design, Internet Of Things, Security Requirements Analysis, Angular, Android Development, Microservices, Linear Algebra, Software As A Service, Software Architecture, Machine Learning Methods

      Obtenir un diplôme

      Diplôme · 1 à 4 ans

    • Statut : Nouveau
      Nouveau
      C

      Coursera Instructor Network

      Azure CloudOps: Automating Infrastructure & Cost Control

      Compétences que vous acquerrez: Cloud Management, Azure DevOps, Infrastructure as Code (IaC), Cloud Computing, CI/CD, Microsoft Azure, Continuous Deployment, DevOps, Cloud Infrastructure, Continuous Integration, Virtual Machines, Automation, Role-Based Access Control (RBAC), Git (Version Control System)

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • U

      Universidad de los Andes

      Analítica de datos: visualización, predicción y toma de decisiones Certificado MasterTrack®

      Compétences que vous acquerrez: Network Analysis, Data Storytelling, Data Visualization, Data Presentation, Predictive Modeling, Marketing Analytics, Statistical Machine Learning, Financial Statement Analysis, Predictive Analytics, Product Marketing, Financial Data, Machine Learning, Dashboard, Advertising, Data Cleansing, Operations Research, Natural Language Processing, Random Forest Algorithm, Mathematical Modeling, Systems Analysis

      Crédit proposé

      MasterTrack · 6 à 12 mois

    1…415416417…419

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

    • Maestría en Inteligencia Analítica de Datos: Universidad de los Andes
    • Maestría en Inteligencia Artificial: Universidad de los Andes
    • Master of Science in Computer Science: Clemson University
    • Master of Science in Artificial Intelligence: University of Colorado Boulder
    • Postgraduate Diploma in Applied Statistics: Indian Statistical Institute
    • Cloud Run for AI Inference: Google Cloud
    • Power Electronics Graduate Certificate: University of Colorado Boulder
    • Graduate Certificate in Computer Science: University of London
    • Instructional Design MasterTrack® Certificate: University of Illinois at Urbana-Champaign
    • Maestría en Ingeniería de Software: Universidad de los Andes

    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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