Tous les cours actuels de Recommender Systems Courses en 2024
19 Cours
Goal-Driven Artificial Intelligence and Machine Learning
Rejoignez l'auteur Alex Castrounis pour un cours éclairant sur l'Intelligence Artificielle et l'Apprentissage Automatique orientés objectifs, idéal pour les cadres, les managers et toute personne désireuse de comprendre en profondeur ces technologies transformatrices sans nécessiter de compétences techniques. Découvrez comment l'IA et l'AA peuvent.
Skillshare
Free Trial Available
1-2 hours
On-Demand
Foundations of Data Science
Explorez le monde fascinant de la Data Science avec le cours complet "Fondements de la Data Science", proposé par le Dartmouth College sur edX. Ce cours explore la relation complexe entre la Data Science, l'intelligence artificielle (IA) et ses composantes cruciales, y compris l'apprentissage statistique (AS), l'apprentissage automatique (AA), et l.
edX
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7 weeks, 4-5 hours a week
On-Demand
Unsupervised Learning, Recommenders, Reinforcement Learning
Embarquez dans votre voyage vers le monde transformateur de l'IA avec la Spécialisation en Apprentissage Automatique, un programme en ligne complet développé grâce à une collaboration pionnière entre DeepLearning.AI et Stanford Online. Plongez dans le troisième cours de cette série fondamentale, où vous :
Explorerez le domaine de l'apprentissage n.
Coursera
Free Online Course (Audit)
28 hours
On-Demand
Building Recommender Systems with Machine Learning and AI
Débloquez le pouvoir des recommandations personnalisées en rejoignant le cours "Créer des systèmes de recommandation avec l'apprentissage automatique et l'IA", proposé par LinkedIn Learning. Ce cours complet est conçu pour ceux qui souhaitent plonger profondément dans le monde de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle, en se.
LinkedIn Learning
Free Trial Available
9 hours
On-Demand
Google AI for Anyone
Embarquez dans un voyage captivant dans le monde de l'IA avec le cours "L'IA de Google pour tous". Ce programme éclairant démystifie l'Intelligence Artificielle, en perçant les mythes pour offrir une compréhension claire de l'IA et de l'apprentissage automatique. Conçu pour tous, aucune connaissance préalable en informatique, mathématiques, IA ou p.
edX
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4 weeks, 2-3 hours a week
On-Demand
Recommender Systems Capstone
Rejoignez le Projet de Synthèse des Systèmes de Recommandation, le projet final du Spécialisation en Systèmes de Recommandation, proposé par la prestigieuse Université de l'Illinois à Urbana-Champaign et disponible sur Coursera. Plongez au cœur des algorithmes des systèmes de recommandation et apprenez par une analyse complète et un projet de conce.
Coursera
Free Online Course (Audit)
2-3 hours
On-Demand
Recommender Systems: Evaluation and Metrics
Plongez dans le monde complexe des systèmes de recommandation avec le cours complet de l'University of Illinois à Urbana-Champaign, désormais disponible sur Coursera. Ce programme détaillé est conçu pour vous doter des compétences nécessaires pour évaluer avec expertise les systèmes de recommandation grâce à une compréhension approfondie d'un large.
Coursera
Free Online Course (Audit)
7-8 hours
On-Demand
Matrix Factorization and Advanced Techniques
Explorez le monde des systèmes de recommandation avec le cours de l'Université de l'Illinois à Urbana-Champaign sur la Factorisation Matricielle et les Techniques Avancées, disponible sur Coursera. Plongez dans la factorisation matricielle, une technique de base pour la réduction de la dimensionnalité dans les espaces de préférences utilisateur-pro.
Coursera
Free Online Course (Audit)
16 hours
On-Demand
Introduction to Recommender Systems: Non-Personalized and Content-Based
Titre : Introduction aux systèmes de recommandation : Non personnalisés et basés sur le contenu
Description : Lancez-vous dans l'univers des systèmes de recommandation avec ce cours d'introduction, fièrement proposé par l'Université de l'Illinois à Urbana-Champaign via Coursera. Parfait pour les débutants, ce cours établit les connaissances de base.
Coursera
Free Online Course (Audit)
23 hours
On-Demand