Les cours en réseaux de neurones peuvent vous aider à comprendre comment fonctionnent ces architectures, comment elles apprennent et comment elles sont évaluées. Vous pouvez développer des compétences en préparation des données, optimisation, conception de modèles et expérimentation.

Dartmouth College
Compétences que vous acquerrez: Supervised Learning, Bayesian Network, Artificial Neural Networks, Predictive Analytics, Machine Learning Methods, Statistical Modeling, Predictive Modeling, Statistical Machine Learning, Probability & Statistics, Bayesian Statistics, Deep Learning, Tensorflow, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Applied Machine Learning, Statistical Methods, Artificial Intelligence, Regression Analysis, Statistical Inference
Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

DeepLearning.AI
Compétences que vous acquerrez: Intelligence artificielle, Vision par ordinateur, Apprentissage automatique, Réseaux neuronaux artificiels, Programmation en Python, Deep learning, Apprentissage supervisé, Calculs, Algèbre linéaire
Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Architecture de réseau, Vision par ordinateur, Analyse de régression, Tensorflow, Traitement du langage naturel (NLP), Réseaux neuronaux artificiels, Deep learning, Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Analyse d'images, Modèle de réseau
Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

DeepLearning.AI
Compétences que vous acquerrez: Prise de décision fondée sur les données, Intelligence artificielle, Débogage, Apprentissage automatique, Vision par ordinateur, Tensorflow, Réseaux neuronaux artificiels, Traitement du langage naturel (NLP), Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Programmation en Python, PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), IA générative, Deep learning, Apprentissage automatique appliqué, Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Ingénierie des caractéristiques, Grand modèle de langage (LLM), Analyse d'images, Apprentissage supervisé, Optimisation des performances
Préparer un diplôme
Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

Johns Hopkins University
Compétences que vous acquerrez: Responsible AI, Data Ethics, Deep Learning, Artificial Neural Networks, Reinforcement Learning, Generative AI, Machine Learning Algorithms, Debugging, Artificial Intelligence, Applied Machine Learning, Image Analysis, Unsupervised Learning, Machine Learning, Machine Learning Methods, Computer Vision, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Bayesian Statistics, Supervised Learning, Network Architecture, Markov Model
Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

Compétences que vous acquerrez: Manipulation des données, Apprentissage automatique, Modélisation prédictive, Tensorflow, Analyse de régression, Probabilités et statistiques, Réseaux neuronaux artificiels, PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Modélisation statistique, Deep learning
Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

Johns Hopkins University
Compétences que vous acquerrez: Artificial Neural Networks, Deep Learning, Machine Learning Algorithms, Applied Machine Learning, Image Analysis, Machine Learning, Computer Vision, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Supervised Learning, Network Architecture, Algorithms, Statistical Methods, Performance Tuning, Linear Algebra
Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

DeepLearning.AI
Compétences que vous acquerrez: Intelligence artificielle, Architecture de réseau, Apprentissage automatique, Tensorflow, Algorithmes, Réseaux neuronaux artificiels, Analyse, Deep learning, Apprentissage automatique appliqué, Optimisation des performances, Algorithmes d'apprentissage automatique
Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

Compétences que vous acquerrez: PyTorch (Machine Learning Library), Tensorflow, Artificial Intelligence, Applied Machine Learning, Artificial Neural Networks, Deep Learning, Application Deployment, Text Mining, Machine Learning, Natural Language Processing, Predictive Modeling, Python Programming, Time Series Analysis and Forecasting, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Network Architecture, Performance Tuning, Data Science, Data Processing, Data Analysis
Débutant · Spécialisation · 1 à 3 mois

DeepLearning.AI
Compétences que vous acquerrez: Vision par ordinateur, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Tensorflow, Algorithmes, Réseaux neuronaux artificiels, PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Apprentissage automatique appliqué, Deep learning, Ingénierie des caractéristiques, Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Analyse d'images
Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

Compétences que vous acquerrez: Data Visualization Software, R Programming, Scatter Plots, Regression Analysis, Statistical Programming, Predictive Modeling, Artificial Neural Networks, Data Science, Deep Learning, Descriptive Statistics, Predictive Analytics, Statistical Methods, Data Manipulation, Performance Testing, Data Cleansing
Mixte · Cours · 1 à 4 semaines

Compétences que vous acquerrez: Vision par ordinateur, Analyse de régression, Apprentissage automatique, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Réseaux neuronaux artificiels, PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Deep learning, Apprentissage automatique appliqué
Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois
Les réseaux neuronaux, également connus sous le nom de réseaux neuronaux ou réseaux neuronaux artificiels (ANN), sont des algorithmes d'apprentissage automatique organisés en réseaux qui imitent le fonctionnement des neurones du cerveau humain. Grâce à ce modèle de neurones biologiques, ces systèmes sont capables d'effectuer un apprentissage non supervisé à partir de vastes ensembles de données.
Il s'agit d'un outil important pour les applications d'intelligence artificielle (IA), qui sont utilisées dans un nombre croissant de tâches, notamment la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel (NLP) et le diagnostic médical. Le domaine connexe de deep learning s'appuie également sur des réseaux neuronaux, en utilisant généralement une architecture de réseau neuronal convolutif (CNN) qui connecte plusieurs couches de réseaux neuronaux afin de permettre des applications plus sophistiquées.
Par exemple, en utilisant deep learning, un système de reconnaissance faciale peut être créé sans spécifier de caractéristiques telles que la couleur des yeux et des cheveux ; au lieu de cela, le programme peut simplement être alimenté par des milliers d'images de visages et il apprendra ce qu'il faut rechercher pour identifier différents individus au fil du temps, de la même manière que les humains apprennent. Quelle que soit l'application finale, les réseaux neuronaux sont généralement créés dans TensorFlow et/ou avec des compétences en programmation Python.
Les réseaux neuronaux sont un concept fondamental à comprendre pour les métiers de l'intelligence artificielle (IA) et deep learning. Et comme le nombre d'industries cherchant à tirer parti de ces approches ne cesse de croître, il en va de même pour les opportunités de carrière pour les professionnels ayant une expertise dans le domaine du réseau neuronal. Par exemple, ces compétences pourraient déboucher sur des emplois dans le domaine des soins de santé, en créant des outils permettant d'automatiser les examens radiologiques ou d'aider à la découverte de médicaments, ou sur un emploi dans l'industrie automobile, en développant des véhicules autonomes.
Les professionnels qui consacrent leur carrière à des travaux de pointe dans le domaine du réseau neuronal obtiennent généralement un diplôme de master, voire un doctorat en informatique. Cette expertise de haut niveau en matière de réseau neuronal et d'intelligence artificielle est très demandée ; selon le Bureau of Labor Statistics, les chercheurs en informatique gagnent un salaire annuel médian de 122 840 dollars par an, et ces emplois devraient connaître une croissance beaucoup plus rapide que la moyenne au cours de la prochaine décennie.
Absolument - en fait, Coursera est l'un des meilleurs endroits pour apprendre sur le réseau neuronal, en ligne ou autrement. Vous pouvez suivre des cours et une spécialisation couvrant plusieurs cours sur des sujets tels que le réseau neuronal, l'intelligence artificielle et deep learning auprès de pionniers dans le domaine - notamment deeplearning.ai et l'université de Stanford. Coursera a également établi des partenariats avec des leaders de l'industrie tels qu'IBM, Google Cloud et Amazon Web Services pour proposer des cours qui peuvent mener à des certificats professionnels dans le domaine de l'IA appliquée et dans d'autres domaines. Vous pouvez même apprendre le réseau neuronal avec la pratique Projet Guidé, une façon d'apprendre sur Coursera en complétant des tutoriels étape par étape dirigés par des enseignants expérimentés.
Avant de commencer à apprendre le réseau neuronal, il est important d'avoir de l'expérience dans la création et l'utilisation d'algorithmes, car le réseau neuronal fonctionne avec des algorithmes complexes. Vous devez également posséder au moins des compétences fondamentales en mathématiques, mais vous serez plus avantagé si vous avez des connaissances en algèbre linéaire, en calcul, en statistiques et en probabilités. Il est également important de savoir résoudre des problèmes avant de commencer à apprendre le réseau neuronal. Il est utile de comprendre comment le cerveau humain traite les informations, car les réseaux neuronaux artificiels sont calqués sur le fonctionnement du cerveau. Une expérience dans l'utilisation d'un langage de programmation, en particulier Java, R, Python ou C++, vous sera également utile. Cela inclut l'expérience de l'utilisation des bibliothèques de ces langages, auxquelles vous accéderez pour appliquer les algorithmes utilisés dans le réseau neuronal.
Les personnes qui conviennent le mieux au réseau neuronal sont innovantes, intéressées par la technologie et capables d'identifier des schémas dans de grandes quantités de données et d'en tirer des conclusions. Les personnes qui souhaitent faciliter la vie et le travail des êtres humains grâce à la technologie artificielle sont également bien placées pour jouer un rôle dans le réseau neuronal. En outre, les personnes qui ont de bonnes compétences en programmation et en ingénierie des données (SQL, analyse des données, ETL et visualisation des données) sont probablement bien placées pour occuper un poste au sein du réseau neuronal.
Si vous êtes intéressé par le domaine de l'intelligence artificielle, l'apprentissage du réseau neuronal est fait pour vous. Si votre poste actuel ou futur implique l'analyse des données, la reconnaissance des formes, l'optimisation, la prévision ou la prise de décision, vous pourriez également bénéficier de l'apprentissage du réseau neuronal. Les réseaux neuronaux sont également utilisés dans les logiciels de reconnaissance d'images, la synthèse vocale, les véhicules autopilotés, les systèmes de navigation, les robots industriels et les algorithmes de protection des systèmes d'information.
Les cours en ligne sur le réseau neuronal constituent un moyen pratique et formatif d'améliorer vos connaissances ou d'acquérir de nouvelles compétences dans le domaine du réseau neuronal. Choisissez parmi une large gamme de cours sur le réseau neuronal proposés par des universités de premier plan et des leaders de l'industrie, adaptés à différents niveaux de compétences.
L'ensemble du catalogue de cours de Coursera est offert aux clients d'entreprise sans aucune restriction. Le choix du meilleur cours sur le réseau neuronal dépend des besoins et des niveaux de compétence de vos employés. Tirez parti de notre tableau de bord des compétences pour comprendre les lacunes en matière de compétences et déterminer le cours le plus approprié pour améliorer efficacement les compétences de votre personnel. En savoir plus sur Coursera pour les affaires
Les réseaux neuronaux de graphes (GNN) sont un type de modèle d'apprentissage profond conçu pour traiter les données structurées sous forme de graphes, comme les réseaux sociaux, les structures moléculaires ou les systèmes de recommandation. Les GNN apprennent les relations entre les nœuds et les arêtes pour faire des prédictions ou des classifications. Des cours comme la spécialisation en Deep learning de DeepLearning.IA sur Coursera offrent une introduction approfondie aux GNN et à leurs applications.