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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.

Megan Smith Branch
Stacey McBrine
Anastas Stoyanovsky

Instructeurs : Megan Smith Branch

9 194 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez une qualification professionnelle qui traduit votre expertise
4.4

(105 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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4.4

(105 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 : Random Forest Algorithm
  • Catégorie : Deep Learning
  • Catégorie : Decision Tree Learning
  • Catégorie : Test Planning
  • Catégorie : Statistical Analysis
  • Catégorie : Data Analysis
  • Catégorie : Workflow Management
  • Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
  • Catégorie : Unsupervised Learning
  • Catégorie : Data Collection
  • Catégorie : Regression Analysis
  • Catégorie : Learning Strategies
  • Catégorie : Data Ethics
  • Catégorie : Goal Setting
  • Catégorie : Productivity
  • Catégorie : Machine Learning Algorithms
  • Catégorie : Compliance Management
  • Catégorie : Business Ethics
  • Catégorie : Applied Machine Learning
  • Catégorie : Responsible AI

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 - série de 5 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 : Apprentissage automatique
Catégorie : IA responsable
Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
Catégorie : Conception de solutions
Catégorie : Prise de décision fondée sur les données
Catégorie : Éthique des affaires
Catégorie : MLOps (Apprentissage automatique)
Catégorie : Éthique des données
Catégorie : Mise en œuvre du projet
Catégorie : Solutions pour les entreprises
Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
Catégorie : Stratégie produit IA
Catégorie : Gestion de la conformité
Catégorie : Apprentissage automatique appliqué

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 : Collecte de données
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Gestion de processus
Catégorie : Analyse statistique
Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
Catégorie : Analyse exploratoire des données (AED)
Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
Catégorie : MLOps (Apprentissage automatique)
Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
Catégorie : Gestion des flux de travail
Catégorie : Modélisation des données
Catégorie : Nettoyage des données
Catégorie : Modélisation prédictive

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 : Apprentissage non supervisé
Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
Catégorie : Apprentissage supervisé
Catégorie : Algèbre linéaire
Catégorie : Modélisation prédictive
Catégorie : Réduction de dimensionnalité
Catégorie : Modélisation statistique
Catégorie : Arbre de classification et de régression (CART)
Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
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 : Traitement du langage naturel (NLP)
Catégorie : Algorithme de forêt aléatoire
Catégorie : Arbre de décision
Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
Catégorie : Apprentissage supervisé
Catégorie : Vision par ordinateur
Catégorie : Analyse de régression
Catégorie : Apprentissage automatique appliqué

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

Obtenez un certificat professionnel

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Instructeurs

Megan Smith Branch
1 Cours22 135 apprenants
Stacey McBrine
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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.’
Jennifer J.
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.’
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