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CertNexus Certified Artificial Intelligence Practitioner (Praticien certifié en intelligence artificielle) Certificat Professionnel
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CertNexus Certified Artificial Intelligence Practitioner (Praticien certifié en intelligence artificielle) Certificat Professionnel

Soyez un praticien de l'intelligence artificielle.. Maîtriser les stratégies de mise en œuvre des techniques d'intelligence artificielle pour résoudre les problèmes des entreprises.

Megan Smith Branch
Stacey McBrine
Anastas Stoyanovsky

Instructeurs : Megan Smith Branch

8 826 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez une qualification professionnelle qui traduit votre expertise
4.4

(102 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

2 mois à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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4.4

(102 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

2 mois à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
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Ce que vous apprendrez

  • Découvrez les problèmes commerciaux que l'IA/ML peut résoudre ainsi que les technologies spécifiques de l'IA/ML qui peuvent les résoudre.

  • Apprenez les tâches importantes qui composent le flux de travail, notamment l'analyse des données et la formation des modèles, ainsi que la manière dont les tâches d'apprentissage automatique peuvent être automatisées.

  • Utiliser des algorithmes ML pour résoudre les deux problèmes supervisés les plus courants, la régression et la classification, ainsi qu'un problème non supervisé courant : le regroupement.

  • Explorez les algorithmes avancés utilisés dans l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond. Construisez plusieurs modèles pour résoudre des problèmes commerciaux dans le cadre d'un flux de travail.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Algorithme de forêt aléatoire
  • Catégorie : Développement professionnel
  • Catégorie : Analyse statistique
  • Catégorie : Apprentissage automatique
  • Catégorie : Planification des tests
  • Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
  • Catégorie : Apprentissage non supervisé
  • Catégorie : Apprentissage supervisé
  • Catégorie : Stratégies d'apprentissage
  • Catégorie : Éthique des données
  • Catégorie : Réseaux neuronaux artificiels
  • Catégorie : Gestion des flux de travail

Détails à connaître

Certificat partageable

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Certification dans le secteur de l’industrie
Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Certificat professionnel - 5 séries de cours

Ce que vous apprendrez

  • Identifier les applications appropriées de l'IA et de l'apprentissage automatique dans une situation commerciale donnée.

  • Formulez une approche d'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes professionnels spécifiques.

  • Sélectionner les outils appropriés pour résoudre des problèmes d'apprentissage automatique donnés.

  • Protéger la confidentialité des données et promouvoir des pratiques éthiques lors du développement et du déploiement de projets d'IA et d'apprentissage automatique.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
Catégorie : Atténuation des risques
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
Catégorie : Protection de l'information
Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
Catégorie : Éthique des affaires
Catégorie : Éthique des données
Catégorie : Prise de décision fondée sur les données
Catégorie : Solutions pour les entreprises
Catégorie : Intelligence artificielle
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Normes et conduite éthiques

Ce que vous apprendrez

  • Collectez et préparez un ensemble de données à utiliser pour former et tester un modèle d'apprentissage automatique.

  • Analyser un ensemble de données pour en tirer des enseignements.

  • Mettre en place et entraîner un modèle d'apprentissage automatique selon les besoins pour répondre aux exigences de l'entreprise.

  • Communiquer les résultats d'un projet d'apprentissage automatique à l'organisation.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Collecte de données
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Déploiement des applications
Catégorie : Transformation de données
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
Catégorie : Processus d'affaires
Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
Catégorie : Traitement des données
Catégorie : Analyse exploratoire des données (AED)
Catégorie : Ingénierie des caractéristiques
Catégorie : Gestion des flux de travail
Catégorie : Modélisation prédictive
Catégorie : Analyse statistique
Catégorie : Communication technique
Catégorie : Nettoyage des données
Catégorie : Gestion de processus
Catégorie : Mise en œuvre du projet

Ce que vous apprendrez

  • Former et évaluer des modèles de régression linéaire.

  • Entraînez des modèles de classification binaires et multi-classes.

  • Évaluer et ajuster les modèles de classification afin d'en améliorer les performances.

  • Former et évaluer des modèles de regroupement pour trouver des modèles utiles dans des données non supervisées.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Analyse de régression
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Apprentissage supervisé
Catégorie : Apprentissage non supervisé
Catégorie : Modélisation prédictive
Catégorie : Algèbre linéaire
Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
Catégorie : Modélisation statistique
Catégorie : Optimisation des performances
Catégorie : Algorithmes
Catégorie : Ingénierie des caractéristiques
Catégorie : Arbre de classification et de régression (CART)

Ce que vous apprendrez

  • Former et évaluer des arbres de décision et des forêts aléatoires pour la régression et la classification.

  • Former et évaluer des machines à vecteur de support (SVM) pour la régression et la classification.

  • Former et évaluer des réseaux neuronaux artificiels (RNA) à perceptron multicouche (ML) pour la régression et la classification.

  • Former et évaluer des réseaux neuronaux convolutifs (CNN) et des réseaux neuronaux récurrents (RNN) pour des tâches de vision par ordinateur et de traitement du langage naturel.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Deep learning
Catégorie : Réseaux neuronaux artificiels
Catégorie : Arbre de décision
Catégorie : Apprentissage supervisé
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Vision par ordinateur
Catégorie : Algorithme de forêt aléatoire
Catégorie : Arbre de classification et de régression (CART)
Catégorie : Traitement du langage naturel (NLP)

Ce que vous apprendrez

  • Faire la différence entre les certifications et les autres techniques de validation.

  • Planifiez un examen sur PearsonVUE et préparez-vous à passer un examen dans un centre de test PearsonVUE ou en ligne via Pearson OnVUE.

  • Découvrez des outils pour préparer les examens de certification.

  • Postez et partagez votre succès après avoir réussi votre examen de certification CertNexus.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Planification des tests
Catégorie : Inscription
Catégorie : Stratégies d'apprentissage
Catégorie : Configuration requise
Catégorie : Normes et conduite éthiques
Catégorie : Matériel pédagogique
Catégorie : Développement professionnel

Obtenez un certificat professionnel

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Instructeurs

Megan Smith Branch
1 Cours21 817 apprenants
Stacey McBrine
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8 Cours22 141 apprenants

Offert par

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’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
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Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
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