Cours de Python
587 Cours
Introduction to Python for AI Programmers
Introduction à Python pour les Programmeurs IA
Commencez à coder avec Python et exploitez la puissance de ses vastes bibliothèques et scripts d'automatisation pour résoudre efficacement des problèmes complexes.
Catégories : Cours d'Intelligence Artificielle, Cours de Python, Cours de programmation orientée objet
Introduction to Neural Networks with TensorFlow
Introduction aux Réseaux de Neurones avec TensorFlow | Udacity
Maîtrisez les bases des réseaux de neurones en utilisant Python et TensorFlow, et appliquez vos connaissances pour construire un classificateur d'images fonctionnel. Ce cours vous guide à travers l'entraînement d'un modèle d'apprentissage profond sur un ensemble de données d'images e.
Udacity
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3 weeks, 5-6 hours a week
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Introduction to Neural Networks with PyTorch
Apprenez les bases des réseaux de neurones avec Python et PyTorch, puis utilisez vos nouvelles compétences pour créer votre propre classificateur d'images—une application qui entraînera d'abord un modèle d'apprentissage profond sur un jeu de données d'images, puis utilisera le modèle entraîné pour classifier de nouvelles images.
Université : Ud.
Udacity
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4 weeks, 4-5 hours a week
On-Demand
Data Mining for Smart Cities
Exploration de Données pour les Villes Intelligentes | Université d'État de l'Arizona | Coursera
L'internet des objets (IoT) est devenu un composant significatif de la vie urbaine, donnant naissance aux “villes intelligentes.” Ces villes intelligentes visent à transformer les conglomérats urbains actuels en espaces de vie conviviaux pour les cit.
Coursera
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63 hours
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Machine learning in Python with scikit-learn
L'apprentissage automatique en Python avec scikit-learn
La modélisation prédictive est un pilier de la science des données moderne. Dans ce domaine, scikit-learn est un outil central : il est facilement accessible et pourtant puissant, et il s'intègre dans un écosystème plus large d'outils de science des données basés sur le langage de programmati.
France Université Numerique
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36 hours
On-Demand
Apprivoiser l’apprentissage automatique
Taming Machine Learning
The main objective of the Taming Machine Learning MOOC is to introduce you to important concepts in a simplified way and then practice them through 7 Python tutorials on the free-to-access online application, Colab. The theoretical level is adjusted to emphasize the principles of the methods presented, illustrated with conc.
edX
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7 weeks, 2-3 hours a week
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ETL pipelines con Python: recopila datos de Spotify
Pipelines ETL avec Python : collecter des données Spotify - Coursera
Ce Projet Guidé Pipelines ETL avec Python : collecter des données Spotify est idéal pour ceux passionnés par la découverte des secrets musicaux cachés dans l'immense bibliothèque de Spotify. Dans ce cours basé sur des projets d'une durée de 1,5 heure, vous apprendrez comment.
Coursera
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2-3 hours
On-Demand
Visualización de Datos - Gestión Empresarial
Visualisation de Données - Gestion d'Entreprise
La visualisation des données émerge comme un outil puissant qui transforme les données brutes en représentations significatives et visuellement convaincantes. Elle améliore la communication et la collaboration au sein des organisations, facilitant l'échange de connaissances et de découvertes.
Coursera
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26 hours
On-Demand
Applied Python Data Engineering
Engineering des Données Appliquée avec Python
Apprenez à utiliser l'ingénierie des données pour exploiter les mégadonnées pour la stratégie commerciale, l'analyse de données, ou l'apprentissage automatique et l'IA. En complétant cette série de cours, vous vous doterez des connaissances et compétences nécessaires pour construire des pip.
Coursera Specialization
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How Neural Networks Learn: Exploring Architecture, Gradient Descent, and Backpropagation
Comment les réseaux neuronaux apprennent : exploration de l'architecture, la descente de gradient et la rétropropagation
Les réseaux neuronaux alimentent aujourd'hui de nombreuses applications d'intelligence artificielle. Ce cours vous enseignera ce qui se cache derrière la magie - la dynamique de l'entraînement des réseaux neuronaux, y compris.
