Neural Networks and Random Forests

Aperçu

Embarquez dans un voyage pour maîtriser des techniques avancées d'IA avec notre cours complet sur les Réseaux de Neurones et Forêts Aléatoires, proposé exclusivement sur Coursera. Ce curriculum est méticuleusement conçu pour les individus désireux d'élargir leurs connaissances au-delà des modèles de base, en plongeant dans les complexités de l'intelligence artificielle.

Notre parcours d'apprentissage structuré commence par une exploration approfondie des réseaux de neurones.

Les participants commenceront par les bases, comprenant la structure et les propriétés, avant de passer à la codification de modèles simples eux-mêmes. Le cours met l'accent sur les compétences pratiques, telles que l'évitement du surajustement par la régularisation et le réglage fin des hyper-paramètres.

À la suite de cela, vous entreprendrez un projet stimulant sur la prédiction de la probabilité de maladies cardiaques basée sur diverses caractéristiques de santé, en employant les modèles de réseau de neurones que vous avez appris.

En transitionnant des réseaux de neurones, le cours change de focalisation pour les forêts aléatoires.

Ici, les étudiants apprécieront les distinctions entre ces méthodologies, explorant leurs origines uniques et comment elles sont appliquées dans le domaine de l'intelligence artificielle.

Le projet de conclusion tourne autour de l'emploi des forêts aléatoires pour prédire les similarités entre les patients de santé, intégrant à la fois la théorie et l'application pratique.

Ce cours, riche en contenu à travers plusieurs domaines, fait partie de plusieurs catégories, incluant Intelligence Artificielle, Python, Apprentissage Machine, Réseaux de Neurones, TensorFlow, et Keras. Plongez profondément dans ces technologies de pointe et élevez votre expertise avec nous sur Coursera.

Enseigné par

Rajvir Dua and Neelesh Tiruviluamala

Sujets