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Udemy : Machine Learning A-Z : IA, Python & R + ChatGPT [2026]

Maîtrisez l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond et l'IA avec AWS, Python et R. Apprenez auprès d'experts avec des exemples pratiques et des modèles de code inclus. Idéal pour les débutants et les intermédiaires.

  • Inscrits1 220 780 étudiants
  • Note4.5★ (205 747 avis)
  • Durée42,5 heures
  • Modules386 cours / 46 sections
  • PrixAbonnement
  • CertificatOui
  • NiveauDébutant
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Capture d’écran de Udemy : Machine Learning A-Z : IA, Python & R + ChatGPT [2026]
Capture d’écran de Udemy : Machine Learning A-Z : IA, Python & R + ChatGPT [2026]

Le cours 'Machine Learning A-Z : IA, Python & R + ChatGPT [2026]' d'Udemy propose une formation complète en apprentissage automatique, apprentissage profond et intelligence artificielle. Ce cours est conçu pour les débutants ainsi que pour les apprenants intermédiaires qui souhaitent approfondir leur compréhension de ces technologies.

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Les participants apprendront à construire, entraîner et déployer des modèles en utilisant AWS, Python et R. Le cours comprend des exemples pratiques et des modèles de code, facilitant ainsi l'application des connaissances acquises.

Le cours couvre un large éventail de sujets, y compris l'apprentissage profond avec des réseaux de neurones artificiels, les réseaux de neurones convolutionnels pour la vision par ordinateur et la reconnaissance d'objets. Il fournit également un guide pour débutants sur l'utilisation de Google Colab pour les projets d'apprentissage automatique, qui est une plateforme conviviale pour les projets de science des données. Les apprenants acquerront une expérience pratique avec des bibliothèques d'apprentissage automatique populaires telles que TensorFlow, scikit-learn et XGBoost.

En plus des compétences techniques, le cours met l'accent sur la préparation des données, y compris la création d'ensembles d'entraînement et de test, l'échelle des caractéristiques et la normalisation des données. Ces compétences sont cruciales pour développer des modèles prédictifs efficaces. Le cours aborde également des concepts statistiques tels que les valeurs P et les tests d'hypothèses, équipant les apprenants des connaissances nécessaires pour évaluer la signification statistique de leurs résultats.

Le cours est proposé au prix de 159,99 USD et convient à toute personne intéressée par l'apprentissage automatique, des étudiants ayant des connaissances en mathématiques de niveau secondaire aux analystes de données cherchant à améliorer leurs compétences. À la fin du cours, les participants seront capables de mettre en œuvre des modèles d'apprentissage automatique, allant de la régression de base à l'apprentissage profond avancé, et d'appliquer ces compétences à des projets du monde réel.

  • CatégorieFormation en entreprise et e-learning
  • Modèle tarifairePayant

  • Apprentissage profond avec des réseaux de neurones

  • Réseaux de neurones convolutionnels pour la vision

  • Google Colab pour les projets d'IA

  • Bibliothèques TensorFlow et XGBoost

  • Techniques de préparation des données

  • Tests de signification statistique

  • Mise en œuvre de la régression par vecteurs de support

  • Modèles de régression par arbre de décision

  1. Apprendre : Suivre des cours structurés

  2. Pratiquer : Utiliser des modèles de code

  3. Mettre en œuvre : Construire des modèles en Python et R

  4. Déployer : Utiliser AWS pour le déploiement de modèles

  • Déploiement de Modèles
  • Préparation des Données
  • Apprentissage Profond
  • Analyse Statistique
  • Vision par Ordinateur

Chez Udemy

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