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Advanced Algorithms for Modern Applications

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Advanced Algorithms for Modern Applications

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Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

5 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Design algorithms for solving complex computational problems

  • Implement graph algorithms for fraud detection and network analysis

  • Understand and apply deep learning techniques and neural networks

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Data Ethics
  • Catégorie : Distributed Computing
  • Catégorie : Natural Language Processing
  • Catégorie : Data Management
  • Catégorie : Scalability
  • Catégorie : Cryptographic Protocols
  • Catégorie : Deep Learning
  • Catégorie : Algorithms
  • Catégorie : Cryptography
  • Catégorie : Encryption
  • Catégorie : Large Language Modeling
  • Catégorie : Data Storage
  • Catégorie : Machine Learning
  • Catégorie : Responsible AI

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : ChatGPT
  • Catégorie : Python Programming

Détails à connaître

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octobre 2026

Évaluations

7 devoirs

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

Élaborez votre expertise du sujet

Ce cours fait partie de la Spécialisation "50 Algorithms Every Programmer Should Know"
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 6 modules dans ce cours

This module delves into advanced sequential modeling techniques, including Seq2Seq models, attention mechanisms, and transformer architectures. Learners will gain insights into how these models process and understand sequences, with a focus on natural language processing. The module also explores the evolution of these models into large language models (LLMs).

Inclus

1 vidéo8 lectures1 devoir

This module introduces learners to the fundamentals of recommendation engines, covering their types, mechanisms, and real-world applications. It delves into collaborative filtering, explores limitations like the cold start problem, and demonstrates how these systems influence user experiences in industries such as entertainment and e-commerce.

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1 vidéo5 lectures1 devoir

This module explores key strategies for optimizing data handling, including data storage algorithms, compression techniques, and the CAP theorem. Learners will gain insights into how these concepts improve system efficiency and decision-making in real-world applications. The content emphasizes both theoretical foundations and practical implementation in cloud environments.

Inclus

1 vidéo4 lectures1 devoir

This module explores fundamental concepts in cryptography, including symmetric encryption, cryptographic hash functions like MD5 and SHA, and their practical applications in securing data and systems. It provides insights into the design of ciphers and the importance of identifying security requirements. Learners will gain a deeper understanding of how to apply cryptographic techniques in real-world scenarios.

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1 vidéo7 lectures1 devoir

This module explores the design and implementation of large-scale algorithms, focusing on scalable infrastructure, multi-resource processing, and tools like Apache Spark. Learners will gain insights into optimizing performance through techniques such as horizontal scaling, GPU utilization, and distributed computing frameworks.

Inclus

1 vidéo6 lectures1 devoir

This module explores the practical aspects of algorithm deployment, including ethical considerations, explainability, and real-world applicability. Learners will gain insights into how to evaluate and select algorithms responsibly while addressing challenges like bias and data quality.

Inclus

1 vidéo6 lectures2 devoirs

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Étudiant(e) depuis 2018
’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.’

Chaitanya A.

’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

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