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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.

Renée Cummings
Megan Smith Branch
Stacey McBrine

Instructeurs : Renée Cummings

8 582 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez une qualification professionnelle qui traduit votre expertise
4.4

(98 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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(98 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 : Apprentissage automatique appliqué
  • Catégorie : Analyse de régression
  • Catégorie : Deep learning
  • Catégorie : Fixation des objectifs
  • Catégorie : Collecte de données
  • Catégorie : Productivité
  • Catégorie : Algorithme de forêt aléatoire
  • Catégorie : Stratégies d'apprentissage
  • Catégorie : Apprentissage non supervisé
  • Catégorie : Algèbre linéaire
  • Catégorie : Analyse statistique
  • Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique

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 : Prise de décision fondée sur les données
Catégorie : Éthique des données
Catégorie : Solutions pour les entreprises
Catégorie : Intelligence artificielle
Catégorie : Éthique des affaires
Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
Catégorie : Gestion de la conformité
Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
Catégorie : Mise en œuvre du projet
Catégorie : MLOps (Apprentissage automatique)
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Conception de solutions

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 : Apprentissage automatique
Catégorie : Collecte de données
Catégorie : Déploiement des applications
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Ingénierie des caractéristiques
Catégorie : Modélisation des données
Catégorie : Gestion des flux de travail
Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
Catégorie : Analyse exploratoire des données (AED)
Catégorie : MLOps (Apprentissage automatique)
Catégorie : Analyse statistique

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

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 : Vision par ordinateur
Catégorie : Arbre de décision
Catégorie : Apprentissage supervisé
Catégorie : Traitement du langage naturel (NLP)
Catégorie : Algorithme de forêt aléatoire
Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
Catégorie : Apprentissage statistique des machines
Catégorie : Analyse de régression

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 : Productivité
Catégorie : Fixation des objectifs
Catégorie : Inscription
Catégorie : Planification des tests
Catégorie : Configuration requise
Catégorie : Développement professionnel
Catégorie : Stratégies d'apprentissage

Obtenez un certificat professionnel

Ajoutez ce titre à votre profil LinkedIn, à votre curriculum vitae ou à votre CV. Partagez-le sur les médias sociaux et dans votre évaluation des performances.

Instructeurs

Renée Cummings
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5 Cours40 972 apprenants
Megan Smith Branch
1 Cours21 661 apprenants

Offert par

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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.
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’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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