15 meilleurs cours d’apprentissage machine + gratuit [2022]
Une équipe de plus de 50 experts mondiaux a effectué des recherches approfondies pour aboutir à cette compilation des meilleurs cours d’apprentissage machine gratuits pour 2022. Tous ces cours sont disponibles en ligne et vous aideront à apprendre et à exceller dans l’apprentissage machine. Ils conviennent aux débutants, aux apprenants intermédiaires ainsi qu’aux experts. Cette compilation est revue et mise à jour chaque mois. Jusqu’à présent, Plus de 149 000 étudiants et professionnels en ont bénéficié.
Contenu
8 meilleurs cours d’apprentissage machine pour 2022
1. Cours d’apprentissage automatique de l’université de Stanford (Coursera)
C’est sans doute le meilleur cours d’apprentissage machine sur Internet. Créé par Andrew Ng, co-fondateur de Coursera et professeur à l’université de Stanfordle programme a été plus de 2 600 000 étudiants et professionnels dans le mondequi lui ont attribué une note moyenne de 4,9 sur 5. Un coup d’œil aux témoignages et vous saurez pourquoi nous le recommandons si fortement.
Les sujets abordés dans le cours comprennent l’apprentissage supervisé, les meilleures pratiques et l’innovation en matière de ML et d’IA, tandis que vous découvrirez également de nombreuses études de cas et applications, entre autres choses. L’un des meilleurs aspects du cours est que vous pouvez vous inscrire pour un essai de 7 jours avant de procéder à l’achat de la classe entière. Si vous deviez nous croire sur parole, voici transmet le meilleur programme disponible en ligne pour le sujet. Vous pouvez également consulter une compilation des meilleurs Certification de l’apprentissage machine.
USP clés-
– Comprendre les algorithmes paramétriques et non-paramétriques, le regroupement, la réduction de la dimensionnalité, entre autres sujets importants.
– Obtenez les meilleures pratiques et les conseils de l’instructeur.
– Interagissez avec vos pairs au sein d’une communauté d’apprenants partageant les mêmes idées, quel que soit leur niveau d’expérience.
– Les études de cas basées sur le monde réel vous donnent l’occasion de comprendre comment les problèmes sont résolus au quotidien.
– Le délai flexible vous permet d’apprendre à votre convenance.
– Apprendre à appliquer les algorithmes d’apprentissage pour construire des robots intelligents, comprendre le texte, l’audio, l’exploration de bases de données.
Durée : Environ 55 heures, 7 heures par semaine
Evaluation : 4,9 sur 5
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Revue : Une classe vraiment exceptionnelle. Il est rare qu’une personne ayant une grande compétence dans une discipline ait le temps ou la motivation de partager ses connaissances et d’enseigner aux autres. Cette classe est une rare exception, et étant donné l’importance vitale de l’apprentissage machine pour l’avenir, j’ai une grande appréciation et une dette envers Andrew Ng. – Nicholas D
2. Cours de formation approfondie (deeplearning.ai)
Andrew Ng, l’un des instructeurs les plus renommés de l’apprentissage profond, vous propose ce cours spécial développé en association avec Professeurs de Stanford et institut d’apprentissage approfondi nvidia en tant que partenaires industriels. Le formateur est le co-fondateur de Coursera et a dirigé le Le projet Google Brain et Baidu groupe d’IA dans le passé.
Dans ce programme réparti sur 5 cours de quelques semaines, il vous apprendra à les fondements de l’apprentissage profond, comment construire des réseaux de neurones et des projets d’apprentissage machine. Plus important encore, vous travaillerez sur des études de cas en temps réel concernant les soins de santé, la production musicale et le traitement du langage naturel, entre autres domaines. Plus de 250 000 étudiants du monde entier se sont déjà inscrits à ce programme. C’est sans aucun doute le meilleur cours d’apprentissage approfondi qui existe. Vous pourriez également être intéressé par Consultez notre compilation des meilleurs cours de science des données ainsi que Meilleur cours de python.
USP clés-
– Découvrez les réseaux convolutifs, les RNN, BatchNorm, Dropout et bien d’autres encore.
– Différentes techniques permettant de construire des modèles pour résoudre des problèmes de la vie réelle.
– Des études de cas réels dans des domaines tels que les soins de santé, la conduite autonome, la lecture de la langue des signes, la génération de musique et le traitement du langage naturel sont couvertes.
– Obtenez les meilleures pratiques et les conseils d’experts et de leaders du secteur.
– Effectuez toutes les évaluations et tous les travaux selon votre emploi du temps pour obtenir le certificat de fin de spécialisation.
Durée : 3 mois, 11 heures par semaine
Evaluation : 4,9 sur 5
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Révision : digitCe cours a permis d’acquérir une expérience concrète dans la construction de réseaux neuronaux multicouches à partir de zéro. Le meilleur avantage de ce cours est que j’ai pu immédiatement appliquer les connaissances acquises à des problèmes réels comme la navigation humanoïde vers des cibles connues. L’illustration est excellente en termes d’explication mathématique et de codage dans un parcours pas à pas. – Waleed E
3. Cours d’apprentissage automatique A-Z™ : Python et R en science des données (Udemy)
Commençons par absorber le fait que 411 800+ étudiants ont suivi ce cours et il a une note moyenne de 4,5 sur 5. Nous considérons qu’il s’agit d’une des Meilleur cours d’apprentissage machine et il est développé par Kirill Eremenko, Data Scientist & Expert en systèmes de change et Hadelin de Ponteves, Data Scientist.
Ce cours vous aidera à maîtriser l’apprentissage machine sur Python et R, à faire des prédictions précises, à acquérir une grande intuition de nombreux modèles d’apprentissage machine, à manipuler des outils spécifiques comme l’apprentissage par renforcement, la PNL et l’apprentissage profond. Mais surtout, il vous apprend à choisir le bon modèle pour chaque type de problème. Les mathématiques de base du lycée sont tout ce que vous êtes censé savoir pour suivre ce cours. Avec 40 heures d’apprentissage + 19 articles, on ne sait pas quoi dire d’autre pour vous faire vérifier. Jetez un coup d’œil à notre compilation de Cours de science des données Python.
USPs clés –
– Excellent tutoriel pour débuter sur le sujet avec peu ou pas d’expérience préalable.
– Explorez des sujets complexes tels que le traitement du langage naturel, l’apprentissage par renforcement, l’apprentissage approfondi, parmi tant d’autres.
– Des tonnes d’exercices pratiques et de quiz pour mesurer votre maîtrise des concepts abordés dans les conférences.
– Des instructions détaillées sont fournies pour installer les logiciels et les outils nécessaires.
– En bonus, cette formation contient des modèles de code Python et R qui peuvent être téléchargés et utilisés dans des projets.
Durée : 41 heures
Evaluation : 4,5 sur 5.
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Revue – L’apprentissage machine de A à Z est une excellente introduction au ML. Un grand tour d’horizon de nombreux algorithmes qui permet à l’élève de se familiariser avec Scikit-learn et quelques autres paquets. L’explication théorique est élémentaire, tout comme les exemples pratiques. ML-az est un bon cours pour un débutant afin d’obtenir la motivation nécessaire pour plonger dans la ML. A partir de là, vous pouvez choisir où aller et, par conséquent, le maîtriser ! En bref, très introductif, sans hésitation, avec une large couverture. Une bonne façon de commencer. -Denis Mariano
4. Cours de mathématiques pour l’apprentissage automatique par l’Imperial College de Londres (Coursera)
On peut dire sans risque de se tromper que l’apprentissage machine est littéralement partout aujourd’hui. Beaucoup d’entre nous suivent de nombreux cours pour apprendre les différents concepts de ces sujets, mais malheureusement, l’un des aspects cruciaux de ce domaine est souvent négligé. Cette spécialisation vise à combler ce fossé et vous aide à établir une base solide dans les mathématiques sous-jacentes, à en comprendre intuitivement les principes et à les utiliser dans le contexte de l’apprentissage automatique et de la science des données. Commencez par l’algèbre linéaire et le calcul multivarié avant de passer à des concepts plus complexes. À la fin des cours, vous aurez de solides bases en mathématiques pour suivre des cours plus avancés de ML et devenir un professionnel.
USP clés-
– Les concepts fondamentaux vous montrent comment les utiliser sur d’énormes pools d’informations.
– Les conférences comprennent une explication détaillée sur la façon de commencer les travaux notés.
– Le troisième cours est de niveau intermédiaire et requiert des connaissances de base en python et en numération.
– Optimiser les fonctions d’ajustement pour obtenir de bons ajustements aux données.
– Les doutes sont dissipés afin de permettre une compréhension claire des mathématiques et de l’appliquer aux problèmes nécessaires.
Durée : 2 mois, 12 heures par semaine
Evaluation : 4,6 sur 5
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Révision : Ce cours a brillamment atteint chacun des objectifs d’apprentissage prévus, d’une manière engageante et non menaçante – j’encourage toute personne intéressée par ce sujet, quelle que soit son origine. Les instructeurs du cours sont excellents et les discussions sur le forum sont extrêmement utiles si jamais vous êtes bloqué. – Daniel G
5. Commencez à élaborer votre stratégie d’IA (Kellogg School of Management)
Avec ce cours de stratégie d’IA, vous pouvez vous attendre à apprendre les meilleures façons possibles d’utiliser concrètement l’intelligence artificielle pour automatiser votre processus commercial. Si vous aspirez à une carrière dans l’IA ou si vous souhaitez adopter l’IA dans votre entreprise, ce cours est l’une des meilleures ressources disponibles pour démarrer. Apprenez à mettre en place des stratégies d’IA imbattables pour plus de 20 secteurs (dont la finance, la santé et l’automobile) en utilisant des cadres d’IA tels que AI Canvas, AI Radar et AI Capability Maturity Model. Les créateurs de ce cours, Mohanbir Sawhney et Varun Poddar, sont des innovateurs en IA reconnus mondialement et connus pour leur énorme contribution à plusieurs géants technologiques.
USPs clés –
– Apprenez à utiliser l’IA de manière créative en parcourant les 50 cas d’utilisation dans différents secteurs.
– Acquérir une expérience pratique des applications en travaillant dans des laboratoires de données avec des ensembles de données du monde réel.
– Ce cours est parfait pour les professionnels en milieu de carrière, les cadres supérieurs et les investisseurs.
– À l’issue de ce cours, vous obtiendrez un certificat de fin d’études vérifié si vous le réussissez avec 80 % des points.
Durée : 2 mois/ 4-6 heures par semaine
Evaluation : 4,5 sur 5
Vous pouvez ——-
6. Applied Machine Learning (Columbia Engineering Executive Education)
Si vous avez une connaissance intermédiaire de Python, et que vous souhaitez étendre vos connaissances en apprentissage machine, alors ce cours de Columbia Engineering est un excellent choix pour vous. Dans ce cours, vous apprendre une grande variété de techniques d’apprentissage machine supervisé et non supervisé avec le langage de programmation Python. La piste suit une approche pratique qui invite les participants dans une conversation, où vous apprendre en direct avec des experts en la matière. À l’issue de ce cours, vous serez doté d’une connaissance standard de l’apprentissage automatique appliqué qui peut être mis en œuvre dans divers secteurs, tels que les soins de santé, la vente au détail, le développement de logiciels, etc.
USPs clés –
– Se familiariser avec les concepts fondamentaux de la science des données, tels que le travail avec différents types de données et d’opérations en Python, l’écriture de fonctions en Python, la manipulation et l’analyse de données, la visualisation de données, et bien plus encore
– Découvrez divers modèles de régression, tels que la régression linéaire, les moindres carrés, la régularisation, ainsi que les méthodes bayésiennes comme l’inférence MAP, la règle de Bayes, l’apprentissage actif, etc.
– Acquérir une solide compréhension des algorithmes de classification fondamentaux tels que Nearest Neighbors, Logistic Regression, Refinements to Classification, Kernel methods, et bien d’autres
– Obtenir un certificat d’apprentissage appliqué aux machines avec un certificat d’achèvement à la fin du cours
Durée : 5 mois, 8-10 heures/semaine
Evaluation : 4,6 sur 5
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Révision : Le cours ne donne pas seulement un aperçu complet et les outils les plus utiles pour appliquer l’apprentissage machine dans la pratique, mais il fournit également les mathématiques sous-jacentes pour comprendre ce qui se cache derrière la magie ». – Willem Romanus
7. Python for Everybody (Université du Michigan)
Cette spécialisation vous permettra de vous familiariser avec le des concepts de programmation fondamentaux, notamment les structures de données, les interfaces de programmes d’application en réseau et les bases de données en utilisant Python. Après avoir terminé tous les concepts de base, vous aurez l’occasion de travailler sur un projet final et de concevoir et créer vos propres applications pour la recherche, le traitement et la visualisation des données.
USP clés-
– Parfait pour les apprenants ayant peu ou pas d’expérience de base en programmation.
– Mettez en œuvre les concepts abordés dans les leçons en écrivant votre premier programme Python et en expérimentant les différentes techniques.
– Les conférences sont conçues de manière amusante et interactive, ce qui les rend attrayantes et intrigantes.
– Le programme est divisé en une série de 5 cours dont le niveau de difficulté est croissant.
– Créer des applications pour la recherche et le traitement des données.
– Comprendre les bases du SQL et de la conception des bases de données.
Durée : 3 mois, 11 heures par semaine
Evaluation : 4,8 sur 5
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Revue : J’adore le style d’enseignement du Dr Severance ! J’ai essayé tant d’autres tutoriels en ligne, mais son cours est de loin mon préféré. Il aide à cimenter les liens en utilisant des métaphores et des aides visuelles et en tant qu’étudiant qui a traditionnellement favorisé des sujets tels que les arts du langage, il a été d’une valeur inestimable pour mon expérience d’apprentissage ! – Lorilyn M
8. Cours de science des données sur l’apprentissage automatique par l’Université de Harvard (edX)
Ce programme de certification professionnelle de l’université de Harvard utilise des études de cas motivantes, pose des questions spécifiques et vous montre comment y répondre en analysant d’énormes quantités de données. Tout au long des cours, vous apprendrez simultanément le langage de programmation R, les concepts statistiques et les techniques d’analyse des données. Les études de cas couvertes comprennent les tendances en matière de santé et d’économie mondiales, les taux de criminalité aux États-Unis, la crise financière de 2007-2008, les prévisions électorales, la création d’une équipe de baseball et les systèmes de recommandation de films. Le professeur de ce cours est Rafael Irizarry, professeur de biostatistique à l’université de Harvard.
USPs clés –
– Couvrir les compétences fondamentales de la programmation R.
– Explorer des concepts statistiques tels que la probabilité, l’inférence et la modélisation et les appliquer dans la pratique.
– Acquérir de l’expérience avec le tidyverse, y compris la visualisation de données avec ggplot2 et la dispute de données avec dplyr.
– Se familiariser avec les outils essentiels à la pratique de la science des données tels qu’Unix/Linux, git et GitHub, et RStudio.
– Mettre en œuvre des algorithmes d’apprentissage automatique et acquérir des connaissances approfondies dans ce domaine grâce à des études de cas réels.
Durée : 9 cours, 2 à 8 semaines par cours, 2 à 4 heures par semaine, par cours
Evaluation : 4,7 sur 5
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9. Apprentissage automatique – Cours d’intelligence artificielle (Université de Columbia)
Ce micro-master conçu par l’Université de Columbia vous apporte un cours de base rigoureux, avancé, professionnel et de niveau supérieur en IA et ses sous-domaines comme l’apprentissage machine, les réseaux de neurones et plus encore. Avec un total de 4 cours dans ce programme, les concepts importants de ce sujet ne sont pas abordés un par un. Acquérir une base solide des principes directeurs de l’IA et appliquer les connaissances de l’apprentissage machine aux défis et applications du monde réel. Parallèlement, vous allez également apprendre à concevoir des réseaux de neurones et à les utiliser pour travailler sur des problèmes pertinents. À la fin du programme, vous aurez acquis des connaissances pratiques suffisantes pour enrichir votre portefeuille, postuler à des profils d’emploi pertinents ou vous lancer en tant qu’indépendant.
USP clés-
– Appliquer les concepts de l’apprentissage machine aux défis et applications de la vie réelle.
– Des instructions détaillées sont fournies pour la configuration et la navigation dans les logiciels requis.
– Travailler sur la conception et l’exploitation des capacités du réseau neuronal.
– Le programme est divisé en 4 cours, avec des exemples et des démonstrations pertinents.
– Appliquez les connaissances acquises dans ces cours à un ensemble de domaines tels que la robotique, la vision et les simulations physiques.
Durée : 4 cours, 12 semaines par cours, 8 à 10 heures par semaine, par cours
Evaluation : 4,5 sur 5
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10. Apprentissage approfondi A-Z™ : Réseaux neuronaux artificiels pratiques (Udemy)
Créé par Kirill Eremenko et Hadelin de Ponteves, c’est l’un des meilleurs cours d’apprentissage approfondi que vous y trouverez. Il vous aidera à comprendre l’intuition derrière les réseaux neuronaux artificiels, les réseaux neuronaux récurrents, les cartes auto-organisatrices, les machines de Boltzmann, les codeurs automatiques et vous apprendra à les appliquer.
Ce cours est soigneusement conçu pour vous permettre d’acquérir une expérience complète du travail avec cette technologie à partir de zéro. Les cours ne se limitent pas à couvrir les techniques de solutions au problème mais il décrit également les l’importance des techniques et la façon dont elles font réellement la différence. APendant les cours, vous aurez l’occasion de travailler sur des projets passionnants avec des ensembles de données du monde réel. Avec plus de 120 000 étudiants, cette formation est certainement très appréciée du public. Nous disposons également d’une collection complète de des cours d’approfondissement sur le site web.
USPs clés –
– Ces conférences peuvent être suivies par des personnes ayant une expérience de tout niveau dans ce domaine.
– Comprendre l’intuition derrière le réseau récurrent et convolutif, les machines Boltzmann et les appliquer dans la pratique.
– Écrivez les codes à partir de zéro dans chaque tutoriel pratique avec les conseils de l’instructeur.
– Tous les codes sont disponibles en téléchargement et peuvent être utilisés dans le cadre de projets.
– Travaillez sur six défis réels avec des ensembles de données mis à jour.
– Apprenez à travailler avec certains des outils open-source les plus populaires tels que Tensorflow, Pytorch entre autres.
– 187 Conférences + Accès complet à vie + 32 Articles
Durée : 22,5 heures
Evaluation : 4,5 sur 5
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Bilan : C’est le troisième cours que j’ai conclu avec Kirill et Hadelin, l’expérience est toujours très agréable avec beaucoup de contenu et de choses à apprendre. Ce cours spécifique apporte des articles de recommandation et des textes somptueux afin que vous puissiez approfondir les algorithmes supervisés et non supervisés plus complexes. Pour moi, c’est toujours un A+. – Leandro Coriolano
11. Diplôme d’études supérieures en IA et apprentissage automatique (émérite)
Les personnes qui ont des connaissances de base en IA et en apprentissage machine, et qui souhaitent faire progresser leur expertise peuvent participer à ce programme de diplôme de troisième cycle. Ce programme est proposé par l’université de Columbia pour aider les individus à apprendre et à comprendre les concepts fondamentaux de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage machine. Ce programme comprend trois modules, à savoir l’apprentissage automatique appliqué, l’intelligence artificielle appliquée et un projet Capstone. Pendant le programme, vous avoir la possibilité d’entrer en contact avec l’instructeur afin de résoudre et de comprendre des questions complexes liées au cours. De plus, après avoir terminé le projet capstone, vous obtiendrez votre certificat de diplôme de l’Université de Columbia.
USPs clés –
– Découvrez l’apprentissage machine supervisé et non supervisé, qui comprend des sujets tels que la régression, le regroupement, les modèles de données séquentielles, et bien d’autres
– Se familiariser avec l’intelligence artificielle et d’autres concepts essentiels comme la recherche heuristique, les agents logiques, la recherche antagoniste, etc.
– Inscrivez-vous aux sessions d’enseignement en ligne en direct fournies par l’instructeur pour vous aider à mieux comprendre les sujets
– Accédez à des conférences vidéo, des quiz, des devoirs de candidature, des formulaires de discussion, et bien plus encore pour améliorer votre connaissance générale du domaine
– Rejoignez une communauté de plus de 7400 apprenants en vous inscrivant à ce programme de diplôme
Durée : 9 mois, 7-8 heures/semaine
Evaluation : 4,6 sur 5
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12. Apprentissage automatique, science des données et apprentissage approfondi avec Python (Udemy)
Ce tutoriel de Frank Kane s’adresse aux personnes ayant une expérience préalable du codage et offre toute la formation nécessaire pour accéder aux profils de postes les plus rémunérateurs dans ce domaine. Les cours se concentrent sur les applications pratiques des algorithmes plutôt que sur le jargon technique. Vous apprendrez comment utiliser les outils de visualisation, de reconnaissance d’images, les ensembles de données sur les mines, les tests et la formation des modèles, pour n’en citer que quelques-uns. À la fin du programme, vous serez familiarisé avec les techniques et les méthodes répertoriées par les employeurs dans le domaine de la science des données et de l’apprentissage automatique.
USP clés-
– Des étapes d’installation sont prévues pour tous les principaux systèmes d’exploitation.
– De nombreuses conférences et activités facultatives sont disponibles pour un apprentissage complémentaire.
– Les leçons sont suivies d’exercices réguliers qui vous permettent de mettre en pratique les concepts.
– Expériences et projets qui montrent comment le ML peut être utile pour résoudre des problèmes.
– Des exemples pratiques sont disponibles pour référence.
– Tirez parti de l’expérience de l’instructeur et intégrez-les dans vos habitudes.
– 101 Conférences + 5 Articles + Accès complet à vie
– Travaillez avec différentes échelles de données et élaborez des solutions.
– Enregistrez-vous à un prix symbolique.
Durée : 13 heures
Evaluation : 4,5 sur 5
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Commentaire : J’ai beaucoup aimé la vue d’ensemble de haut niveau. Le matériel présenté était « vraiment beaucoup », et j’ai l’impression qu’il n’a fait qu’effleurer la surface. Je pense que ce cours peut être facilement décomposé en deux ou trois cours plus détaillés avec plus d’exercices comme le « Projet final ». Frank, bien joué ; j’espère qu’un jour j’aurai le privilège de vous serrer la main. – Ramy Taraboulsi PDG, VeritableSoft Innovations Inc.
Cours d’apprentissage machine – Bonus
13. Master of Science of Machine Learning (Imperial College London)
L’obtention d’un master en informatique peut être bénéfique pour la recherche et le développement, ou pour les emplois d’ingénieurs dans les technologies de pointe. Ce programme créé par L’Imperial College de Londres est l’un des premiers à offrir la possibilité d’obtenir un master en ligne. Les cours vous montrent non seulement comment construire des systèmes de prévisions et de classification de l’information, mais vous permettent également d’acquérir des connaissances pratiques pour résoudre les problèmes rencontrés dans le monde réel. Vous affinerez également vos compétences analytiques, explorerez le sujet d’un point de vue éthique et vous vous pencherez sur les outils pertinents comme PySpark. Si vous êtes s’intéresse à l’intelligence artificiellen’oubliez pas de vérifier les meilleures Cours d’AI tels que compilés par des experts sur notre site web.
USP clés-
– Apportez des idées tirées des systèmes développés pour prendre des décisions stratégiques qui affectent votre organisation.
– Des chercheurs et des enseignants de haut niveau vous guident tout au long du processus d’obtention d’un diplôme.
– Passez les évaluations et les cours avec une note supérieure à la limite pour terminer le programme.
– Projets et thèses en collaboration avec les meilleures entreprises technologiques.
– Répondez à quelques questions et obtenez un retour d’information pour savoir si ce cours est le bon choix pour vous.
Durée : A son propre rythme
Evaluation : 4,5 sur 5
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14. Cours avancé d’apprentissage machine par HSE (Coursera)
Ce cours de certification a été développé par un une équipe de 21 professeurs, enseignants et chercheursC’est un voyage de niveau avancé dans le monde du ML. Seules les personnes ayant des connaissances de base ou intermédiaires sur le sujet devraient s’inscrire à celui-ci. Vous apprendrez la compréhension du langage naturel, l’apprentissage du renforcement, la vision par ordinateur et les méthodes bayésiennes. Parmi les formateurs de ce programme figurent Pavel Shvechikov, chercheur au HSE et au Sberbank AI Lab, Anna Kozlova, chef d’équipe ; Evgeny Sokolov, maître de conférences ; Alexey Artemov, maître de conférences et Sergey Yudin, analyste-développeur parmi de nombreux autres formateurs. Si vous avez une bonne compréhension des concepts de l’apprentissage machine et que vous êtes capable de résoudre des problèmes pertinents, cette spécialisation vous aidera à aller un cran plus loin.
USP clés-
– Découvrez des sujets avancés tels que l’apprentissage approfondi, l’apprentissage par renforcement, le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur et bien d’autres encore.
– Les leçons sont conçues de manière concise, ce qui vous aide à acquérir de nouvelles compétences en peu de temps et à améliorer votre portfolio.
– Les devoirs vous donnent l’occasion de mettre en pratique les connaissances abordées dans les leçons.
– Travaillez sur des projets et découvrez les expériences des meilleurs scientifiques du CERN et des praticiens de l’apprentissage machine Kaggle.
Durée : Horaire flexible
Evaluation : 4,6 sur 5
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Commentaire : Ce cours est l’un des plus difficiles que j’ai vus, mais en même temps il est très bien structuré. Les cours sont compréhensibles, il suffit d’avoir un peu de soutien d’autres matériaux pour comprendre tout un contenu, du moins pour moi. J’ai eu quelques difficultés avec un projet final mais en général, j’ai beaucoup apprécié, j’attendais avec impatience chaque semaine, c’était un défi et un objectif réalisable. Je le recommande. – Vratislav H
15. Bootcamp sur la science des données et l’apprentissage automatique avec R
Si tous les cours précédents se concentraient sur Python, celui-ci porte sur R. Avec plus de 100 conférences et des cahiers de code détaillés, c’est l’un des cours les plus complets pour l’apprentissage machine et la science des données. L’une des meilleures parties du cours est son instructeur. Jose Marcial Portilla, titulaire d’une licence et d’une maîtrise en ingénierie de l’université de Santa Clara, travaille depuis de nombreuses années comme instructeur et formateur professionnel en sciences des données et en programmation. Que vous soyez un débutant ou un programmeur expérimenté à la recherche d’une opportunité de passer à un profil de data scientist ou d’ingénieur ML, ce cours est fait pour vous. En utilisant l’un des langages les plus populaires, R vous étudierez les arbres de décision, vous manipulerez des données provenant de différentes sources, vous ferez du web parmi les sujets et techniques importants. En plus de cela, vous utiliserez également R pour créer des visualisations et des modèles.
USP clés-
– Il n’y a pas ou peu de conditions préalables à l’inscription.
– Analyser et mettre en œuvre différents algorithmes d’apprentissage machine.
– Des missions dont le niveau de difficulté augmente progressivement.
– 127 Conférences + 8 Articles + 3 Ressources téléchargeables + Accès à vie
– Travaillez sur des projets pratiques qui vous donnent la possibilité d’appliquer les connaissances acquises lors des conférences.
Durée : 17,5 heures
Evaluation : 4,7 sur 5
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Révision : Ce cours est très utile car il vous met dans des situations plus difficiles qui sont, de l’autre côté, réalisables et il vous donne le sentiment d’apprendre. Beaucoup de matériel très utile, de bonnes bases, bon pour systématiser les concepts de base. De très bons exercices, stimulants mais bien adaptés, qui ne vous feront pas perdre confiance en vous. Cela vous donne une bonne base pour continuer à apprendre et une très bonne littérature pour maîtriser l’apprentissage automatique ». -Vitomir Jovanović
16. Programme de nanodegrés pour l’apprentissage machine (Udacity)
Ce programme Udacity Nanodegree vous aidera à acquérir les compétences indispensables pour tous les analystes de données et scientifiques en herbe. Explorez le processus de bout en bout d’investigation des données à travers une lentille d’apprentissage automatique. Apprenez à extraire et à identifier les caractéristiques utiles qui peuvent être utilisées pour représenter vos données sous la meilleure forme possible. En plus de cela, vous passerez également en revue certains des plus importants algorithmes de ML et évaluerez leurs performances.
USP clés-
– Des quizz interactifs vous permettent d’approfondir les sujets abordés.
– Rejoignez la communauté de soutien aux étudiants pour échanger des idées et dissiper les doutes.
– Les horaires de cours vous permettent d’apprendre à votre convenance.
– Le contenu a été créé en association avec Kaggle et AWS
– Vous apprendrez à connaître l’apprentissage supervisé, l’apprentissage approfondi, l’apprentissage non supervisé, parmi une foule d’autres sujets
– Vous bénéficiez également d’un mentor individuel, d’un accompagnement professionnel personnel et d’un accès à la communauté des étudiants
Durée : 3 mois
Evaluation : 4,6 sur 5
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6 cours d’apprentissage machine gratuits pour 2022
17. Cours gratuit d’apprentissage machine (fast.ai)
Il s’agit de l’une des principales plates-formes qui proposent des cours sur des sujets relevant de l’intelligence artificielle et qui est créée avec le ont pour but d’enseigner aux masses l’IA et la façon de se lancer sur le terrain. L’ensemble du contenu est repris de zéro et se concentre sur l’apprentissage par la pratique. Il existe une série de choix disponibles pour les débutants et les apprenants expérimentés. Si vous voulez vraiment vous lancer dans ce domaine, le plus simple est de cliquer sur le premier cours.
USP clés-
– Chaque concept est couvert par des captures d’écran et des exemples pratiques.
– Des conseils complets sont fournis pour effectuer la configuration permettant de commencer les cours.
– Rejoignez le forum pour communiquer avec vos pairs et les praticiens et pour vous aider mutuellement à travers l’expérience d’apprentissage.
– Utilisez la bibliothèque fast.ai et les maquettes de trains.
– Tous les cours de cette plateforme sont disponibles gratuitement.
Durée : A son propre rythme
Evaluation : 4,5 sur 5
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18. Cours gratuits d’apprentissage machine (edX)
edX rassemble une foule de cours sur l’apprentissage automatique dispensés par divers établissements d’enseignement supérieur du monde entier. Vous pouvez choisir d’étudier la science des données de Harvard, l’intelligence artificielle de Columbia, la science des données Python d’IBM ou la science des données de Microsoft parmi une foule d’autres cours. La plupart de ces programmes sont gratuits, et vous ne devez payer que si vous souhaitez vous inscrire pour obtenir un certificat. Avec des durées allant de quelques semaines à quelques mois, il y a quelque chose pour chacun dans ces cours.
USPs clés –
– Des cours gratuits pour ceux qui ne veulent pas dépenser de grosses sommes d’argent pour apprendre l’apprentissage machine
– Explorer les différents thèmes de l’apprentissage machine et de l’intelligence artificielle et acquérir une solide compréhension
– Apprendre avec une abondance de conseils et d’astuces des instructeurs
– Construire des modèles de données complexes, explorer les classifications de données, la régression et le regroupement, etc.
– De nombreux cours au choix, couvrant un éventail de sujets allant de l’IA à l’apprentissage automatique, en passant par l’apprentissage approfondi et bien d’autres
– Les meilleurs professeurs des grandes universités vous enseignent
Durée : A son propre rythme
Evaluation : 4,6 sur 5
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19. Cours d’apprentissage automatique en ligne (Coursera)
Coursera a établi une liste de cours pour améliorer vos compétences actuelles dans ce domaine très demandé. Vous pouvez choisir de commencer à partir de zéro ou de travailler sur un aspect particulier avec des choix comme la ML appliquée en Python, et les fondations avec une approche par étude de cas. Introduction aux données et aux probabilités et Statistiques bayésiennes sont des programmes qui vous fournissent les connaissances nécessaires pour vous tenir au courant des sujets importants. Enfin, vous pouvez également trouver en ligne des diplômes de licence et de maîtrise délivrés par les meilleurs établissements universitaires. Nous avons également établi une liste des meilleurs Coursera Cours d’apprentissage automatique.
USP clés-
– Faites votre choix parmi les spécialisations, les cours individuels, les certificats de formation professionnelle et de master track, et les diplômes.
– Étudiez à tout moment et en tout lieu avec des horaires flexibles.
– Appliquer les compétences acquises dans le projet final et les exercices pratiques.
– Une assistance 24h/24 et 7j/7 est disponible pour répondre à vos questions.
– Les mathématiques complexes sont décomposées et expliquées à un rythme soutenu par des démonstrations.
Durée : A son propre rythme
Evaluation : 4,5 sur 5
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20. Cours d’apprentissage machine Udemy (Udemy)
Udemy propose 400 tutoriels et certifications sur l’apprentissage machine et les compétences liées à ce domaine. Si vous avez besoin d’un peu d’aide ou de conseils pour trouver un cours adapté à vos besoins, vous pouvez répondre au petit questionnaire disponible sur la plateforme. Python et R en science des données, ML Bootcamp, apprentissage approfondi avec Python, AWS SageMaker sont parmi les cours les mieux notés de la plateforme. Si vous recherchez un programme pour mettre vos connaissances en pratique, vous avez le choix entre des applications pratiques du monde réel, TensorFlow 2.0 et le déploiement de modèles. Vous pouvez également consulter les sites suivants Les meilleurs cours Udemy.
USP clés-
– Les cours pour débutants ne requièrent que peu ou pas d’expérience préalable.
– Apprenez à prévoir les tendances futures en faisant varier les paramètres de l’analyse.
– Explorez des sujets comme la PNL, le renforcement et l’apprentissage approfondi.
– Identifier les défis et choisir le modèle qui sera le plus efficace.
– Conférences + Articles + Ressources téléchargeables + Accès complet à vie
– De nombreux tutoriels de codage suivent les vidéos.
Durée : A son propre rythme
Evaluation : 4,5 sur 5
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21. Cours gratuit d’apprentissage machine avec R (DataCamp)
Si vous connaissez bien la programmation R et les statistiques et que vous souhaitez développer ces compétences, alors ce cours interactif vaut le coup d’œil. Tout d’abord, vous examinerez les applications et les problèmes courants qui peuvent être résolus en utilisant ce domaine. En plus de cela, vous vous concentrerez sur les trois techniques de base, et vous vous entraînerez et évaluerez les modèles ML. À l’issue de ce parcours, vous pourrez vous spécialiser dans un domaine plus avancé.
USP clés-
– Comparez les différents types d’algorithmes et faites des expériences avec eux.
– Catégoriser les données, construire un arbre de décision, effectuer des regroupements, etc.
– 15 Vidéos + 81 Exercices
– Le contenu interactif simplifie l’explication et rend l’apprentissage plus amusant.
– Le premier module est disponible pour une prévisualisation gratuite.
Durée : 6 heures
Evaluation : 4,4 sur 5
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22. Apprentissage machine : Des données aux décisions (Formation professionnelle du MIT)
Les participants acquerront une compréhension pratique des outils et des techniques utilisés dans les applications d’apprentissage machine. Dans la tradition du MIT, vous apprendrez par la pratique. Il n’y a pas de conditions préalables en termes de mathématiques ou de sciences informatiques, bien qu’une compréhension de base des statistiques soit utile. Il ne s’agit pas d’un cours de codage, mais plutôt d’une introduction aux nombreuses façons dont les outils et techniques d’apprentissage automatique peuvent aider à prendre de meilleures décisions dans diverses situations.
USP clés-
– En route pour apprendre l’apprentissage automatique du MIT Professional Education : Du programme en ligne « Des données aux décisions », vous serez en bonne compagnie. Les anciens participants proviennent d’un large éventail de secteurs, de fonctions et de niveaux de gestion.
– Ce programme en ligne ne requiert aucun prérequis en termes de mathématiques ou de sciences informatiques, bien qu’une certaine expérience des statistiques de niveau d’introduction soit utile.
– Ce programme en ligne jette un regard sur l’apprentissage machine à travers une lentille d’applications pratiques. Il est conçu spécifiquement pour les professionnels qui veulent développer un avantage concurrentiel en transformant l’inconnu en connu, ce qui permet de prendre de meilleures décisions et d’obtenir de meilleurs résultats.
– Faculté : Devavrat Shah est professeur au département d’ingénierie électrique et d’informatique du MIT.
– Certificat : Faites-vous reconnaître ! Une fois le programme terminé avec succès, la formation professionnelle du MIT délivre un certificat de fin d’études aux participants.
Durée : 8 semaines
Evaluation : 4,8 sur 5
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Ce sont donc nos experts que l’on considère comme les meilleurs cours d’apprentissage machine disponibles en ligne. J’espère que vous avez trouvé ce que vous cherchiez. Jetez un coup d’œil à certains des autres cours de différents domaines et sujets énumérés sur notre site web. Nous vous souhaitons un bon apprentissage ?
