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Spécialisation L'IA au service de la recherche scientifique

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Spécialisation L'IA au service de la recherche scientifique

Lancez votre carrière dans la science des données. Utiliser l'intelligence artificielle pour découvrir et tester des hypothèses.

Enseigné en Français (doublage IA)

Sabrina Moore
Neelesh Tiruviluamala
Rajvir Dua

Instructeurs : Sabrina Moore

4 683 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

(59 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

1 mois à raison de 10 heures par semaine
Planning flexible
Obtenir une qualification professionnelle
Partagez votre expertise avec les employeurs
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Ce que vous apprendrez

  • Comment utiliser l'IA dans des situations scientifiques pour découvrir des tendances et des modèles dans des ensembles de données ?

  • Le processus complet d'apprentissage automatique

  • Utiliser l'intelligence artificielle pour prédire des séquences dans des ensembles de données

Vue d'ensemble

Ce qui est inclus

Certificat partageable

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Enseigné en Français (doublage IA)
17 exercices pratiques

Améliorez votre expertise en la matière

  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de LearnQuest

Spécialisation - série de 4 cours

Ce que vous apprendrez

  • Utiliser des techniques d'intelligence artificielle pour tester des hypothèses en Python

  • Appliquer un modèle d'apprentissage automatique en combinant Numpy, Pandas et Scikit-Learn

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique)
Catégorie : Programmation en Python
Catégorie : Manipulation de données
Catégorie : NumPy
Catégorie : Pandas (paquetage Python)
Catégorie : structures de données
Catégorie : Ingénierie des caractéristiques
Catégorie : Analyse de régression
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Principes de programmation
Catégorie : Analyse exploratoire des données (AED)
Catégorie : Arbre de classification et de régression (CART)
Catégorie : Modélisation prédictive
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Science des données
Catégorie : Apprentissage supervisé
Catégorie : Méthodes statistiques
Catégorie : Tests d'hypothèses statistiques

Ce que vous apprendrez

  • Mettre en œuvre et évaluer des modèles d'apprentissage automatique (réseaux neuronaux, forêts aléatoires, etc.) sur des données scientifiques en Python

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Apprentissage supervisé
Catégorie : Réduction de dimensionnalité
Catégorie : Nettoyage des données
Catégorie : Modélisation prédictive
Catégorie : Réseaux neuronaux artificiels
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
Catégorie : Apprentissage non supervisé
Catégorie : Algorithme de forêt aléatoire
Catégorie : Programmation en Python
Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
Catégorie : Transformation de données
Catégorie : Traitement des données
Catégorie : Apprentissage automatique appliqué

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Algorithme de forêt aléatoire
Catégorie : Réseaux neuronaux artificiels
Catégorie : Keras (bibliothèque de réseaux neurones)
Catégorie : Modélisation prédictive
Catégorie : Tensorflow
Catégorie : Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique)
Catégorie : Deep learning
Catégorie : Arbre de classification et de régression (CART)
Catégorie : Programmation en Python
Catégorie : Analyse de régression
Catégorie : Apprentissage supervisé
Catégorie : Apprentissage automatique

Ce que vous apprendrez

  • Analyse des séquences génomiques pour trouver des similitudes et identifier des sous-séquences cibles à l'aide de modèles prédictifs.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Apprentissage non supervisé
Catégorie : Bioinformatique
Catégorie : Analyse exploratoire des données (AED)
Catégorie : Modélisation prédictive
Catégorie : Analyse de régression
Catégorie : Réduction de dimensionnalité
Catégorie : Développement de médicaments
Catégorie : Réseaux neuronaux artificiels
Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
Catégorie : Pandas (paquetage Python)
Catégorie : Manipulation de données
Catégorie : Ingénierie des caractéristiques
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Biologie moléculaire
Catégorie : Deep learning
Catégorie : Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique)
Catégorie : Apprentissage automatique appliqué

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Instructeurs

Sabrina Moore
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3 Cours63 754 apprenants
Neelesh Tiruviluamala
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8 Cours19 038 apprenants
Rajvir Dua
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8 Cours19 038 apprenants

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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.’
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