Contenu
- Apprentissage automatique de Stanford
- Pas de bugs, pas de stress - Votre guide étape par étape pour créer un logiciel qui change la vie sans vous détruire
- Mathématiques pour l'apprentissage automatique de l'Imperial College London
- Apprentissage automatique avancé de l'Université nationale de la recherche - École supérieure d'économie
- Spécialisation en apprentissage en profondeur de Deeplearning.ai
- Apprentissage automatique avec TensorFlow sur la plateforme Google Cloud de Google Cloud
À emporter:
Si vous souhaitez vous initier à l'apprentissage automatique, ces cours sont un excellent point de départ!
Le poste comprend des liens d'affiliation
Voulez-vous devenir un maître d'apprentissage machine?
Ne sommes-nous pas tous! L’apprentissage automatique est actuellement très prisé et c’est un domaine en plein essor. Les experts en apprentissage automatique et les postes de chercheur de données similaires sont très demandés. (Si vous préférez la science des données à ML, consultez 6 concepts clés de la science des données que vous pouvez maîtriser grâce à l'apprentissage en ligne.)
Pour vous aider à démarrer votre carrière dans l'apprentissage automatique, voici quelques cours et programmes en ligne qui commenceront à vous montrer les rouages de ML.
Apprentissage automatique de Stanford
Ce cours est offert en ligne, afin que les étudiants puissent créer leur propre horaire tout en se familiarisant avec les rouages de l'apprentissage machine. Jetez un coup d'œil à la conception de véhicules autonomes, aux technologies de reconnaissance vocale, à la recherche Web automatisée et à tout ce que l'apprentissage automatique nous a apporté ces dernières années. Il existe également une composante du projet du génome humain, où la fusion de la biologie et de l’apprentissage automatique nous a apporté d’énormes progrès dans le traitement des données.
Ce cours vous montrera également comment l'apprentissage automatique existe tout autour de nous. Du diagnostic médical aux moteurs de recommandation, l'apprentissage automatique et les réseaux de neurones occupent déjà une grande place dans nos vies. Dans de nombreux cas, nous ne le réalisons pas car ils sont cachés dans les coulisses. Eclairer un grand nombre des cas d’utilisation actuels est un moyen efficace d’aider les débutants à acquérir des connaissances en matière de BC.
Pas de bugs, pas de stress - Votre guide étape par étape pour créer un logiciel qui change la vie sans vous détruire
Vous ne pouvez pas améliorer vos compétences en programmation lorsque personne ne se soucie de la qualité des logiciels.
En outre, ce cours propose un apprentissage lié à l’exploration de données, à la reconnaissance de formes et à divers types de travail avec des algorithmes. Apprenez les bases de l'apprentissage supervisé et non supervisé, ainsi que de la réduction de la dimensionnalité et d'autres problèmes de dimensionnalité dans la pratique de l'apprentissage automatique. Tout cela contribue à préparer un véritable rôle dans la mise en œuvre et la conception du BC.
Les faits:
- Focus sur l'apprentissage automatique, les algorithmes d'apprentissage automatique, les réseaux de neurones artificiels et la régression logistique
- Cours unique
- Inscription gratuite, avec possibilité d'obtenir un certificat moyennant des frais
Durée: environ 55 heures à compléter
Note: 4.9 sur 5
Mathématiques pour l'apprentissage automatique de l'Imperial College London
Ces cours sont une enquête sur l’apprentissage automatique de haut niveau qui promet d’éclairer l’étudiant sur le fonctionnement interne de réseaux de neurones et de technologies similaires.
Cette spécialisation explique comment utiliser les mathématiques qui sous-tendent l'apprentissage automatique et créer un pont entre des technologies de formation pratiques qui vous aideront à maîtriser le développement de types de travail liés à l'apprentissage automatique.
Le calcul multivarié, la réduction de la dimensionnalité et divers composants aident les étudiants à devenir compétents dans ces éléments de base essentiels. Le cours nécessite une connaissance de Python en tant que langage de programmation et une compréhension de base des mathématiques utilisées dans l'apprentissage automatique, y compris l'algèbre linéaire.
Les faits:
- Focus sur l'algèbre linéaire, le calcul multivariable, l'analyse en composantes principales (ACP), les valeurs propres et les vecteurs propres
- 3 cours dans cette spécialisation
- Inscription gratuite, avec possibilité d'obtenir un certificat moyennant des frais
Durée: environ 2 mois à compléter (au minimum 12 heures par semaine)
Note: 4,5 sur 5
Apprentissage automatique avancé de l'Université nationale de la recherche - École supérieure d'économie
Cette spécialisation en ligne de niveau avancé permet aux étudiants de se familiariser avec des pratiques avancées telles que l'apprentissage en profondeur et l'apprentissage par renforcement.
Coursework couvrira divers types d'objectifs d'apprentissage automatique, tels que le traitement du langage naturel ainsi que la vision par ordinateur, et comment des architectures telles que les réseaux de neurones convolutifs contribuent aux progrès du traitement de l'image. Les méthodes bayésiennes seront également traitées dans ce cours où des scientifiques du CERN et des experts en apprentissage automatique de Kaggle fourniront des exemples concrets de la mise en œuvre de l'apprentissage automatique dans le monde réel.
Cette spécialisation est présentée comme un programme permettant aux étudiants de commencer à appliquer une expertise d’apprentissage automatique en entreprise. Cela implique de pouvoir mieux réfléchir aux utilisations précises de l’apprentissage automatique en entreprise et de relever les défis et les obstacles inhérents aux mises en œuvre dans le monde réel.
Ce type de spécialisation pratique est intrinsèquement important dans les emplois de carrière, c’est donc un excellent choix pour les étudiants autodidactes à poursuivre à la maison. Pouvoir identifier, comme le disent les rédacteurs de cours, les «mises en garde» de l’apprentissage automatique rend indispensable un professionnel de la carrière dans une équipe de conception ou dans un rôle de conseil. L'apprentissage automatique est une nouveauté et les entreprises continuent de s'adapter et d'apprendre comment utiliser au mieux ces technologies de haut niveau. (Ou, si vos intérêts sont dans le développement de logiciels, consultez 6 concepts de développement de logiciels que vous pouvez apprendre grâce aux cours en ligne.)
Les faits:
- Accent mis sur l'apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeur, la science des données, les méthodes bayésiennes, l'apprentissage par renforcement, la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel
- 7 cours dans cette spécialisation
- Inscription gratuite, avec possibilité d'obtenir un certificat moyennant des frais
Durée: environ 8 à 10 mois.
Note: 4,5 sur 5
Spécialisation en apprentissage en profondeur de Deeplearning.ai
Voici une spécialisation en apprentissage en profondeur qui représente une option de classe d’apprentissage automatique de niveau intermédiaire.
Ces cours sont axés sur l’apprentissage en profondeur et sa relation avec les réseaux de neurones. Les travaux porteront sur divers types de structures, telles que les réseaux de neurones à convolution, le LSTM, les réseaux de neurones récurrents, etc. Le cours montrera également comment ceux-ci s'appliquent à diverses industries, notamment les soins de santé, le traitement du langage naturel et la fabrication. Vous découvrirez quelques-unes des bases des technologies de conduite autonome et utiliserez Python et TensorFlow pour commencer à acquérir des connaissances sur les modèles d’apprentissage automatique. Tout ceci offre une base solide pour aller plus loin dans la manière dont ML redéfinit l'automatisation dans notre monde.
Les faits:
- Concentrez-vous sur l'apprentissage en profondeur, les réseaux de neurones artificiels, les réseaux de neurones à convolution et TensorFlow
- 5 cours dans cette spécialisation
- Inscription gratuite, avec possibilité d'obtenir un certificat moyennant des frais
Durée: environ 3 mois à compléter (au minimum 11 heures par semaine)
Note: 4.9 sur 5
Apprentissage automatique avec TensorFlow sur la plateforme Google Cloud de Google Cloud
Ces cours sont spécialisés dans certaines des technologies de base les plus courantes utilisées pour implémenter l’apprentissage automatique dans les entreprises d’aujourd’hui.
Ici, les enseignants étudient de manière approfondie l’initiation à l’apprentissage automatique et étudient des cas d’utilisation spécifiques. Cette spécialisation répondra aux questions sur la popularité des réseaux de neurones, ainsi que sur les modèles d'apprentissage automatique supervisés et non supervisés, la descente de gradient et les ensembles de données de test et d'entraînement.
Cette spécialisation met l'accent sur l'utilisation de TensorFlow et d'un type spécifique de modèle de cloud basé sur les offres de Google, permettant aux étudiants d'acquérir une expérience pratique de l'IA et de l'apprentissage automatique.
Les faits:
- Focus sur l'apprentissage automatique, TensorFlow, le cloud computing et l'ingénierie de fonctionnalités
- 5 cours dans cette spécialisation
- Inscription gratuite, avec possibilité d'obtenir un certificat moyennant des frais
Durée: environ 1 mois à compléter (au minimum 15 heures par semaine)
Évaluation: 4.6 sur 5
Utilisez n'importe lequel de ces cours en ligne pour vous initier à l'apprentissage automatique et visez une carrière enrichissante dans un poste de haute technologie.