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La langue utilisée tout au long du cours, tant dans l’enseignement que dans les évaluations.
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L'intelligence artificielle (IA) est une branche de l'informatique en plein essor qui vise à permettre aux ordinateurs d'effectuer un large éventail de tâches qui nécessitaient auparavant l'intelligence humaine. Aujourd'hui, l'IA est utilisée pour accomplir un large éventail de tâches, telles que la reconnaissance d'images, la traduction de langues et la hiérarchisation des courriels ou des flux de travail. Ainsi, si vous possédez un smartphone, il y a de fortes chances que vous utilisiez quotidiennement des logiciels dotés de capacités d'IA.
L'IA est souvent abordée en parallèle avec le concept étroitement lié de l'apprentissage automatique. L'apprentissage automatique est l'utilisation de processus étape par étape appelés algorithmes pour permettre aux ordinateurs de résoudre des problèmes par eux-mêmes et, au fil du temps, de s'améliorer progressivement. Des algorithmes d'apprentissage automatique bien conçus permettent aux ordinateurs de résoudre un large éventail de problèmes de manière beaucoup plus efficace et flexible que si les programmeurs devaient fournir des instructions détaillées pour un cas d'utilisation spécifique.
Bien que l'apprentissage automatique soit utilisé pour créer de nombreuses applications d'IA simples, cette approche nécessite généralement des ensembles de données massifs et clairement définis pour "former" correctement le programme. Pour créer des applications d'IA plus sophistiquées, on utilise un type avancé d'apprentissage automatique appelé deep learning. deep learning utilise des réseaux neuronaux artificiels qui, comme son nom l'indique, sont calqués sur le cerveau humain et ne nécessitent pas d'ensembles de données structurés ni de conseils humains pour réussir. Au lieu de cela, l'application d'IA peut être alimentée par divers ensembles de données non structurées et apprendre par elle-même à atteindre un objectif précis.
Même les approches deep learning les plus puissantes d'aujourd'hui ne sont pas capables d'imiter la complexité et la créativité du cerveau humain et de ses dizaines de milliards de neurones. Cependant, le domaine de l'intelligence artificielle a fait d'incroyables progrès ces dernières années et modifie notre mode de vie et de travail d'une manière qui aurait semblé insensée il y a dix ans. Qui sait ce que donnera la prochaine décennie de progrès dans ce domaine passionnant ? Les étudiants qui acquièrent aujourd'hui des compétences dans ce domaine pourraient finir par réaliser des percées encore plus radicales.
Alors que l'intelligence artificielle (IA) touche de plus en plus de domaines de notre vie quotidienne, elle devient utile à de plus en plus de parcours professionnels. En effet, un nombre croissant d'emplois requièrent au moins une certaine expérience dans ce domaine, et cela peut vous donner un avantage significatif sur la concurrence dans de nombreux autres domaines.
Naturellement, l'IA et ses sous-domaines font l'objet d'une très forte demande pour les emplois populaires dans le domaine de l'informatique. Les scientifiques des données s'appuient sur des compétences en apprentissage automatique et sur le site deep learning dans leur travail quotidien, en appliquant diverses techniques d'exploration de données à des données volumineuses structurées et non structurées afin de produire des informations précieuses pour une grande variété d'entreprises. Des compétences en traitement du langage naturel (NLP) sont nécessaires pour créer des chatbots utiles pour le service client ainsi que des assistants à commande vocale comme Alexa d'Amazon. Des compétences avancées en IA peuvent vous placer à la pointe de la programmation informatique, au sein d'équipes cherchant à atteindre des objectifs ambitieux tels que les voitures autopilotées ou les robots autonomes.
Une formation en IA peut également vous aider dans de plus en plus d'emplois en dehors du domaine de l'informatique - il n'est pas exagéré de dire que si un travail nécessite une intelligence humaine, l'intelligence artificielle peut vous aider.
Par exemple, une bonne connaissance de l'apprentissage automatique peut aider les analystes commerciaux à comprendre et à utiliser des outils sophistiqués pour prédire les mouvements du marché - ou à développer ces outils eux-mêmes. Les médecins et autres professionnels des soins de santé utilisent l'IA pour diagnostiquer des maladies, prescrire des traitements et analyser des données médicales. Même les professionnels de la création dans les domaines des arts visuels et de la musique peuvent tirer parti d'outils d'IA pour les aider à générer des images et des mélodies.
Les compétences ou l'expérience que vous devrez peut-être posséder avant d'apprendre l'intelligence artificielle (IA) comprennent de solides connaissances en mathématiques, en sciences et en informatique, en particulier en science des données. Vous souhaiterez peut-être avoir de l'expérience en mathématiques avancées, telles que le calcul et l'algèbre, les algorithmes bayésiens, ainsi que les probabilités et statistiques. En outre, une formation scientifique peut s'avérer utile pour apprendre l'IA, notamment une compréhension de la physique, de la mécanique, de la théorie de l'apprentissage cognitif et du traitement du langage. Il est également utile d'avoir une bonne maîtrise de l'informatique, notamment des langages et outils de programmation tels que Python, C++ et Java. Comprendre les fondements de l'apprentissage automatique, deep learning, et du réseau neuronal peut également vous être utile avant d'apprendre l'IA. Si vous avez déjà une certaine expérience dans les domaines du développement de logiciels, de la fabrication automobile et de la fabrication aérospatiale, vous avez peut-être déjà une certaine compréhension de la manière dont l'IA est appliquée dans ces secteurs.
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