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Cours virtuel de :Coursera |
Réductions à durée limitée
CATÉGORIE(S) PRINCIPALE(S) DE CE COURS
À PROPOS DE CE COURS
L'apprentissage automatique est la science qui consiste à faire agir les ordinateurs sans les programmer explicitement. Au cours de la dernière décennie, l'apprentissage automatique nous a donné des voitures autonomes, une reconnaissance vocale pratique, une recherche Web efficace et une compréhension considérablement améliorée du génome humain. L'apprentissage automatique est si répandu aujourd'hui que vous l'utilisez probablement des dizaines de fois par jour sans le savoir. De nombreux chercheurs pensent également que c'est le meilleur moyen d'évoluer vers une IA au niveau humain. Dans ce cours, vous découvrirez les techniques d'apprentissage automatique les plus efficaces et vous vous entraînerez à les mettre en œuvre et à les faire fonctionner par vous-même. Plus important encore, vous apprendrez non seulement les fondements théoriques de l'apprentissage, mais vous acquerrez également les connaissances pratiques nécessaires pour appliquer rapidement et puissamment ces techniques à de nouveaux problèmes. Enfin toi'
DESCRIPTION
Ce cours fournit une introduction générale à l'apprentissage automatique, à l'exploration de données et à la reconnaissance de modèles statistiques. Les sujets incluent : (i) Apprentissage supervisé (algorithmes paramétriques/non paramétriques, machines à vecteurs de support, noyaux, réseaux de neurones). (ii) Apprentissage non supervisé (regroupement, réduction de la dimensionnalité, systèmes de recommandation, apprentissage en profondeur). (iii) Meilleures pratiques en apprentissage automatique (théorie des biais/variances ; processus d'innovation en apprentissage automatique et IA). Le cours sera également basé sur de nombreuses études de cas et applications, vous apprendrez donc également à appliquer des algorithmes d'apprentissage pour construire des robots intelligents (perception, contrôle), la compréhension de texte (recherche Web, anti-spam), la vision par ordinateur, l'informatique médicale. , audio, extraction de bases de données et autres domaines.
CARACTERISTIQUES DE CE COURS
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Langue du cours :Anglais avec sous-titres anglais
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Créé par:l'Université de Stanford
Avantages
Avantages en vedette des cours Coursera
meilleures universités
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enseignants titulaires d'un doctorat
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Trouver comment:
Heures)
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Autres données pertinentes
Andrew Ng DIRECTEUR INSTRUCTEUR
PDG / Fondateur Landing AI ; Co-fondateur, Coursera ; professeur adjoint, Université de Stanford ; ancien scientifique en chef, Baidu et directeur fondateur de Google Brain
ma personne_add 3.512.632 XNUMX étudiant(e)s
mon ordinateur 11 cours
Questions Fréquentes
METHODOLOGIE
NIVEAU D'ÉTUDES
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DÉTAILS DU COURS
- CALENDRIER DE LIVRAISON : Étudiez à votre rythme et selon vos disponibilités
- HEURES VIDÉO : 56
- TEMPS D'ÉTUDE (est): environ 4 à 5 mois (avec une moyenne de 6 heures par semaine).
- TEMPS D'ACCÈS Accès au contenu après avoir terminé le cours
ASPECTS CLÉS DE CETTE ÉTUDE
- Régression logistique
- réseau neuronal artificiel
- Algorithmes d'apprentissage automatique (ML)
- Apprentissage automatique
NUEVO
Ricardo Salcedo
Juillet 6, 2021 à 12: 07 pmCe cours est une ressource incroyable et complète pour l'apprentissage automatique, qui n'a pas peur de se plonger dans les mathématiques derrière l'apprentissage automatique. J'ai vraiment apprécié toutes les explications intuitives et les exemples donnés par l'instructeur. En se concentrant sur les bases du ML, plutôt que sur un langage de programmation ou une bibliothèque spécifique, ce cours garantit qu'il reste pertinent même des années après sa sortie. Dans l'ensemble, ce cours peut être un peu difficile pour certaines personnes, mais il vaut certainement tout le temps qu'on y consacre.