Mathematics of Optimization in ML
A rigorous, intuition-driven exploration of the mathematical foundations and optimization algorithms that power modern machine learning. This course blends theory, geometric intuition, and Python-based visualizations to build a deep understanding of how optimization works in ML.Show more
Cours
90 Apprenants déjà inscritsDébutant
Expérience recommandée18 chapitres
Horaire flexible
Apprenez à votre rythmeVoir les modules du cours
Résultats
Résultats d'apprentissage
Modules
Témoignages
Recommandations
Avantages de Codefinity
FAQ
Résultats
Résultats d'apprentissage
Modules
Témoignages
Recommandations
Avantages de Codefinity
FAQ
Ce que vous apprendrez
- Understand derivatives, gradients, and convexity in the context of optimization objectives.
- Interpret the geometric meaning of loss functions and visualize convex/non-convex surfaces.
- Derive and analyze gradient descent and its convergence properties.
- Comprehend stochastic and mini-batch optimization, including the role of noise and variance.
Détails à connaître
Certificat de carrière
Ajoutez à votre profil LinkedIn
Évaluations
18 devoirs
Copilote IA
Votre assistant personnel
Fiable par les employés des entreprises leaders
Rejoignez des employés d'entreprises leaders et nombreuses sociétés du Fortune 100 qui font confiance à Codefinity pour développer leurs compétences.
Ce cours est pour vous, si...
Vous vous préparez à une promotionPositionnez-vous pour progresser dans votre carrière en acquérant de nouvelles compétences et connaissances qui vous démarqueront auprès de votre employeur.
Vous cherchez un emploi et souhaitez améliorer votre CVAjoutez des compétences précieuses à votre CV et rendez-vous plus attractif pour les employeurs potentiels. Ce cours vous donnera un avantage concurrentiel sur le marché du travail.
Vous souhaitez échapper à la routine 9h-17hNotre cours vous offre les compétences nécessaires pour passer à la freelance ou au télétravail, vous donnant la liberté de travailler selon vos propres conditions.
Vous êtes passionné par l'apprentissage continuGardez une longueur d'avance dans le domaine de l'IT en constante évolution avec notre cours complet. Il est conçu pour les apprenants à vie qui souhaitent améliorer en permanence leurs compétences et connaissances.
Cours d'ingénieur de données
Obtenez un certificat de carrière
Ajoutez cette compétence à votre profil LinkedIn, CV ou curriculum vitae
Partagez-le sur les réseaux sociaux et dans votre évaluation de performance
Partagez-le sur les réseaux sociaux et dans votre évaluation de performance
Ce cours comprend 6 modules
A rigorous, intuition-driven exploration of the mathematical foundations and optimization algorithms that power modern machine learning. This course blends theory, geometric intuition, and Python-based visualizations to build a deep understanding of how optimization works in ML.Core mathematical concepts underlying optimization in machine learning, including derivatives, gradients, convexity, and the geometry of loss functions.
Mathematical derivation and practical intuition for gradient descent, including the role of learning rate and stepwise visualization.
Explore stochastic optimization, expectation and variance, and the impact of noise and batch size on convergence.
Mathematical and visual exploration of momentum-based optimization and acceleration techniques.
In-depth study of adaptive optimization algorithms, their mathematical foundations, and visual behavior.
Explore convergence proofs, learning rate schedules, and challenges in non-convex optimization.
Choisi par les étudiants des meilleures écoles
Comprenant 30 sur les 30 meilleures universités américaines
Pourquoi les gens choisissent Codefinity pour leur carrière
Kwizera Mugisha
The teaching methodology at Codefinity is excellent, and I particularly appreciate how it has prepared me to handle real-world coding problems. Currently, I am delving into Node.js and eagerly anticipate building full-stack projects that integrate all the knowledge I have gained.
Sherry Barnes-Fox
My first course was 4 hours, I did it in a few days, "nugget-style. The instructions are very clear and easy to understand. There is even a hint to help you get the answer, and if you still cannot get the answer, then you can display the answer. I love the learning style that is used, it engages me.
Bill Wagner
I have really liked the browser-based lessons that allow me to code within the lesson. The RUN button allows me to test the code I write before submitting for a grade.
Stephanie Chan
As I went through the first course of the Python track, I liked the way the course was lay out (in easy and digestible modules) with little exercises at the end of each concept.
Daniel Chinea
I have gained a lot of practical and logical thinking skills, along with patience for myself and confidence in myself that I can learn programming.
Steve Bruening
The learning was progressive and made it easy to follow along and make progress. I could feel my skills increasing and building on each other as the course went along.
Recommandé si vous êtes intéressé par l'apprentissage Python
cours
Introduction aux Réseaux de Neurones
Les réseaux de neurones sont des algorithmes puissants, inspirés par la structure du cerveau humain, utilisés pour résoudre des problèmes complexes d'apprentissage automatique. Vous construirez votre propre réseau de neurones à partir de zéro afin de comprendre son fonctionnement. Après ce cours, vous serez en mesure de créer des réseaux de neurones pour résoudre des problèmes de classification et de régression en utilisant la bibliothèque scikit-learn.
4 heures
25 chapitresAvancé
9 ÉTUDIANT MAINTENANT
cours
Introduction au ML avec Scikit-learn
L'apprentissage automatique est désormais utilisé partout. Vous souhaitez l'apprendre vous-même ? Ce cours constitue une introduction au monde de l'apprentissage automatique pour acquérir les concepts de base, travailler avec Scikit-learn – la bibliothèque la plus populaire pour le ML – et réaliser votre premier projet d'apprentissage automatique.
Ce cours s'adresse aux étudiants ayant des connaissances de base en Python, Pandas et Numpy.
4 heures 32 chapitresIntermédiaire
21 ÉTUDIANT MAINTENANT
cours
Introduction au TALN
Explorez les principes fondamentaux du traitement automatique du langage naturel (TALN) en apprenant les techniques essentielles de prétraitement du texte et les méthodes de représentation des données textuelles. Acquérez une expérience pratique avec les outils utilisés pour nettoyer, analyser et interpréter les informations textuelles. Développez les compétences nécessaires pour transformer le langage brut en informations structurées, posant ainsi une base solide pour des applications avancées en intelligence artificielle et en apprentissage automatique.
5 heures 29 chapitresAvancé
2 ÉTUDIANT MAINTENANT
cours
Apprendre les Statistiques avec Python
Acquérez une base solide en statistiques avec Python. Apprenez les concepts statistiques essentiels et appliquez-les à l’aide de NumPy et pandas. Progressez des mesures de base telles que la moyenne et la variance jusqu’aux tests d’hypothèses, intervalles de confiance et analyses de données avec des exercices pratiques.
6 heures 38 chapitresAvancé
7 ÉTUDIANT MAINTENANT
cours
Classification avec Python
Maîtrisez les principaux algorithmes de classification qui alimentent l'apprentissage automatique moderne. Découvrez comment des modèles tels que k-NN, la régression logistique, les arbres de décision et les forêts aléatoires effectuent des prédictions, évaluez leur précision et comprenez quand utiliser chacun d'eux. Développez les compétences nécessaires pour comparer les modèles et choisir le plus adapté à vos données.
3 heures 24 chapitresIntermédiaire
2 ÉTUDIANT MAINTENANT
cours
Analyse de Clusters
Acquérir une compréhension solide de l'analyse de clusters, une technique clé d'apprentissage non supervisé pour révéler des motifs dans des données non étiquetées. Explorer les principes fondamentaux de K-Means, du clustering hiérarchique, de DBSCAN et des GMM, et acquérir une expérience pratique avec des ensembles de données réels afin de renforcer la confiance dans l'application du clustering à des problématiques concrètes.
4 heures 34 chapitresIntermédiaire
4 ÉTUDIANT MAINTENANT
cours
Introduction aux RNN
Maîtrisez les réseaux neuronaux récurrents et leurs variantes avancées telles que les LSTM et GRU avec PyTorch. Acquérez une expérience pratique dans le traitement des données séquentielles pour des applications concrètes. Appliquez ces modèles puissants pour relever des défis réels en prévision de séries temporelles et dans diverses tâches de traitement du langage naturel.
3 heures 22 chapitresIntermédiaire
cours
Mathématiques pour la Science des Données
Maîtrisez les bases mathématiques essentielles à la science des données. Explorez les concepts fondamentaux des fonctions, du calcul différentiel et intégral, de l’algèbre linéaire, de la probabilité et de la réduction de dimensionnalité. Développez à la fois une compréhension théorique et une expérience pratique du codage afin de renforcer vos capacités à analyser des données, modéliser des systèmes complexes et appliquer des techniques avancées en apprentissage automatique.
5 heures 51 chapitresDébutant
11 ÉTUDIANT MAINTENANT
cours
Bases de Matlab
La simplicité, l'efficacité et la puissance de calcul globale de Matlab en font un excellent langage de programmation, aussi bien pour les débutants que pour les professionnels expérimentés. C'est le langage de référence pour tout ce qui concerne les nombres et les données. Ce cours accéléré est conçu pour vous propulser du niveau débutant au niveau professionnel, en vous montrant chaque étape du processus, afin que vous soyez prêt à débuter votre carrière en programmation.
2 heures 26 chapitresDébutant
2 ÉTUDIANT MAINTENANT
cours
Explainable AI (XAI) Basics
Gain a foundational understanding of Explainable AI (XAI): what it is, why it matters, key concepts, main techniques, and ethical considerations. This course is theory-focused, using clear explanations and quizzes to build your intuition about making AI systems more transparent and trustworthy.
1 heure 15 chapitresDébutant
1 ÉTUDIANT MAINTENANT
cours
Introduction à l'Apprentissage par Renforcement
L'apprentissage par renforcement (RL) est une branche puissante de l'apprentissage automatique axée sur la formation d'agents intelligents par l'interaction avec leur environnement. Dans ce cours, vous découvrirez comment les agents identifient progressivement des comportements efficaces par essais et erreurs. En commençant par des concepts fondamentaux tels que les processus de décision de Markov et les bandits à plusieurs bras, vous aborderez la programmation dynamique, les méthodes de Monte Carlo et l'apprentissage par différence temporelle.
6 heures 37 chapitresAvancé
2 ÉTUDIANT MAINTENANT
cours
Essentiels de PyTorch
Apprenez les concepts fondamentaux et avancés nécessaires pour travailler efficacement avec PyTorch. Acquérez une compréhension solide des tenseurs, y compris leur création, manipulation et remodelage. Explorez les notions essentielles des gradients, de la rétropropagation et de la régression linéaire avant d'aborder la gestion des ensembles de données. Maîtrisez les compétences requises pour construire, entraîner et évaluer des réseaux de neurones.
3 heures 20 chapitresAvancé
cours
Introduction aux Réseaux de Neurones
Les réseaux de neurones sont des algorithmes puissants, inspirés par la structure du cerveau humain, utilisés pour résoudre des problèmes complexes d'apprentissage automatique. Vous construirez votre propre réseau de neurones à partir de zéro afin de comprendre son fonctionnement. Après ce cours, vous serez en mesure de créer des réseaux de neurones pour résoudre des problèmes de classification et de régression en utilisant la bibliothèque scikit-learn.
4 heures 25 chapitresAvancé
9 ÉTUDIANT MAINTENANT
cours
Introduction au ML avec Scikit-learn
L'apprentissage automatique est désormais utilisé partout. Vous souhaitez l'apprendre vous-même ? Ce cours constitue une introduction au monde de l'apprentissage automatique pour acquérir les concepts de base, travailler avec Scikit-learn – la bibliothèque la plus populaire pour le ML – et réaliser votre premier projet d'apprentissage automatique.
Ce cours s'adresse aux étudiants ayant des connaissances de base en Python, Pandas et Numpy.
4 heures 32 chapitresIntermédiaire
21 ÉTUDIANT MAINTENANT
cours
Introduction au TALN
Explorez les principes fondamentaux du traitement automatique du langage naturel (TALN) en apprenant les techniques essentielles de prétraitement du texte et les méthodes de représentation des données textuelles. Acquérez une expérience pratique avec les outils utilisés pour nettoyer, analyser et interpréter les informations textuelles. Développez les compétences nécessaires pour transformer le langage brut en informations structurées, posant ainsi une base solide pour des applications avancées en intelligence artificielle et en apprentissage automatique.
5 heures 29 chapitresAvancé
2 ÉTUDIANT MAINTENANT
cours
Apprendre les Statistiques avec Python
Acquérez une base solide en statistiques avec Python. Apprenez les concepts statistiques essentiels et appliquez-les à l’aide de NumPy et pandas. Progressez des mesures de base telles que la moyenne et la variance jusqu’aux tests d’hypothèses, intervalles de confiance et analyses de données avec des exercices pratiques.
6 heures 38 chapitresAvancé
7 ÉTUDIANT MAINTENANT
cours
Classification avec Python
Maîtrisez les principaux algorithmes de classification qui alimentent l'apprentissage automatique moderne. Découvrez comment des modèles tels que k-NN, la régression logistique, les arbres de décision et les forêts aléatoires effectuent des prédictions, évaluez leur précision et comprenez quand utiliser chacun d'eux. Développez les compétences nécessaires pour comparer les modèles et choisir le plus adapté à vos données.
3 heures 24 chapitresIntermédiaire
2 ÉTUDIANT MAINTENANT
cours
Analyse de Clusters
Acquérir une compréhension solide de l'analyse de clusters, une technique clé d'apprentissage non supervisé pour révéler des motifs dans des données non étiquetées. Explorer les principes fondamentaux de K-Means, du clustering hiérarchique, de DBSCAN et des GMM, et acquérir une expérience pratique avec des ensembles de données réels afin de renforcer la confiance dans l'application du clustering à des problématiques concrètes.
4 heures 34 chapitresIntermédiaire
4 ÉTUDIANT MAINTENANT
cours
Introduction aux RNN
Maîtrisez les réseaux neuronaux récurrents et leurs variantes avancées telles que les LSTM et GRU avec PyTorch. Acquérez une expérience pratique dans le traitement des données séquentielles pour des applications concrètes. Appliquez ces modèles puissants pour relever des défis réels en prévision de séries temporelles et dans diverses tâches de traitement du langage naturel.
3 heures 22 chapitresIntermédiaire
cours
Mathématiques pour la Science des Données
Maîtrisez les bases mathématiques essentielles à la science des données. Explorez les concepts fondamentaux des fonctions, du calcul différentiel et intégral, de l’algèbre linéaire, de la probabilité et de la réduction de dimensionnalité. Développez à la fois une compréhension théorique et une expérience pratique du codage afin de renforcer vos capacités à analyser des données, modéliser des systèmes complexes et appliquer des techniques avancées en apprentissage automatique.
5 heures 51 chapitresDébutant
11 ÉTUDIANT MAINTENANT
cours
Bases de Matlab
La simplicité, l'efficacité et la puissance de calcul globale de Matlab en font un excellent langage de programmation, aussi bien pour les débutants que pour les professionnels expérimentés. C'est le langage de référence pour tout ce qui concerne les nombres et les données. Ce cours accéléré est conçu pour vous propulser du niveau débutant au niveau professionnel, en vous montrant chaque étape du processus, afin que vous soyez prêt à débuter votre carrière en programmation.
2 heures 26 chapitresDébutant
2 ÉTUDIANT MAINTENANT
cours
Explainable AI (XAI) Basics
Gain a foundational understanding of Explainable AI (XAI): what it is, why it matters, key concepts, main techniques, and ethical considerations. This course is theory-focused, using clear explanations and quizzes to build your intuition about making AI systems more transparent and trustworthy.
1 heure 15 chapitresDébutant
1 ÉTUDIANT MAINTENANT
cours
Introduction à l'Apprentissage par Renforcement
L'apprentissage par renforcement (RL) est une branche puissante de l'apprentissage automatique axée sur la formation d'agents intelligents par l'interaction avec leur environnement. Dans ce cours, vous découvrirez comment les agents identifient progressivement des comportements efficaces par essais et erreurs. En commençant par des concepts fondamentaux tels que les processus de décision de Markov et les bandits à plusieurs bras, vous aborderez la programmation dynamique, les méthodes de Monte Carlo et l'apprentissage par différence temporelle.
6 heures 37 chapitresAvancé
2 ÉTUDIANT MAINTENANT
cours
Essentiels de PyTorch
Apprenez les concepts fondamentaux et avancés nécessaires pour travailler efficacement avec PyTorch. Acquérez une compréhension solide des tenseurs, y compris leur création, manipulation et remodelage. Explorez les notions essentielles des gradients, de la rétropropagation et de la régression linéaire avant d'aborder la gestion des ensembles de données. Maîtrisez les compétences requises pour construire, entraîner et évaluer des réseaux de neurones.
3 heures 20 chapitresAvancé
Avantages de Codefinity
Apprentissage assisté par IA
Adoptez la fascination des compétences technologiques ! Notre assistant IA fournit des retours en temps réel, des conseils personnalisés et des explications d'erreurs, vous permettant d'apprendre avec confiance.
Espaces de travail
Avec les espaces de travail, vous pouvez créer et partager des projets directement sur notre plateforme. Nous avons préparé des modèles pour votre commodité.
Parcours d'apprentissage
Prenez le contrôle de votre développement de carrière et commencez votre parcours pour maîtriser les technologies les plus récentes.
Projets réels
Les projets réels rehaussent votre portfolio, mettant en valeur des compétences pratiques pour impressionner les employeurs potentiels.
Accès complet au catalogue
Un abonnement ouvre ce cours et tout notre catalogue de projets et compétences.Déverrouiller l'accès à Mathematics of Optimization in ML et au reste de notre catalogue de premier ordre
Contenu sélectionné, hautement notéNouveaux cours ajouté hebdomadaireAssistant IA pour répondre à vos questionsCommunauté passionnée d'apprenantsProMeilleure offre d'introduction$12 /moisFacturé annuellement
Plus de 100 cours très bien notésCertificats de réussiteAssistant IA dans tous les cours
Plus de 20 projets réels pratiquesParcours d'étude personnalisésEspaces de travail illimitésUltimateTout pour booster votre carrière$25 /moisFacturé annuellement
Plus de 100 cours très bien notésCertificats de réussiteAssistant IA dans tous les coursPlus de 20 projets réels pratiquesParcours d'étude personnalisésEspaces de travail illimitésVotre abonnement comprend également :
cours
Introduction aux Réseaux de Neurones
Les réseaux de neurones sont des algorithmes puissants, inspirés par la structure du cerveau humain, utilisés pour résoudre des problèmes complexes d'apprentissage automatique. Vous construirez votre propre réseau de neurones à partir de zéro afin de comprendre son fonctionnement. Après ce cours, vous serez en mesure de créer des réseaux de neurones pour résoudre des problèmes de classification et de régression en utilisant la bibliothèque scikit-learn.
4 heures 25 chapitresAvancé
9 ÉTUDIANT MAINTENANT
cours
Introduction au ML avec Scikit-learn
L'apprentissage automatique est désormais utilisé partout. Vous souhaitez l'apprendre vous-même ? Ce cours constitue une introduction au monde de l'apprentissage automatique pour acquérir les concepts de base, travailler avec Scikit-learn – la bibliothèque la plus populaire pour le ML – et réaliser votre premier projet d'apprentissage automatique.
Ce cours s'adresse aux étudiants ayant des connaissances de base en Python, Pandas et Numpy.
4 heures 32 chapitresIntermédiaire
21 ÉTUDIANT MAINTENANT
cours
Introduction au TALN
Explorez les principes fondamentaux du traitement automatique du langage naturel (TALN) en apprenant les techniques essentielles de prétraitement du texte et les méthodes de représentation des données textuelles. Acquérez une expérience pratique avec les outils utilisés pour nettoyer, analyser et interpréter les informations textuelles. Développez les compétences nécessaires pour transformer le langage brut en informations structurées, posant ainsi une base solide pour des applications avancées en intelligence artificielle et en apprentissage automatique.
5 heures 29 chapitresAvancé
2 ÉTUDIANT MAINTENANT
cours
Apprendre les Statistiques avec Python
Acquérez une base solide en statistiques avec Python. Apprenez les concepts statistiques essentiels et appliquez-les à l’aide de NumPy et pandas. Progressez des mesures de base telles que la moyenne et la variance jusqu’aux tests d’hypothèses, intervalles de confiance et analyses de données avec des exercices pratiques.
6 heures 38 chapitresAvancé
7 ÉTUDIANT MAINTENANT
cours
Classification avec Python
Maîtrisez les principaux algorithmes de classification qui alimentent l'apprentissage automatique moderne. Découvrez comment des modèles tels que k-NN, la régression logistique, les arbres de décision et les forêts aléatoires effectuent des prédictions, évaluez leur précision et comprenez quand utiliser chacun d'eux. Développez les compétences nécessaires pour comparer les modèles et choisir le plus adapté à vos données.
3 heures 24 chapitresIntermédiaire
2 ÉTUDIANT MAINTENANT
cours
Analyse de Clusters
Acquérir une compréhension solide de l'analyse de clusters, une technique clé d'apprentissage non supervisé pour révéler des motifs dans des données non étiquetées. Explorer les principes fondamentaux de K-Means, du clustering hiérarchique, de DBSCAN et des GMM, et acquérir une expérience pratique avec des ensembles de données réels afin de renforcer la confiance dans l'application du clustering à des problématiques concrètes.
4 heures 34 chapitresIntermédiaire
4 ÉTUDIANT MAINTENANT
cours
Introduction aux RNN
Maîtrisez les réseaux neuronaux récurrents et leurs variantes avancées telles que les LSTM et GRU avec PyTorch. Acquérez une expérience pratique dans le traitement des données séquentielles pour des applications concrètes. Appliquez ces modèles puissants pour relever des défis réels en prévision de séries temporelles et dans diverses tâches de traitement du langage naturel.
3 heures 22 chapitresIntermédiaire
cours
Mathématiques pour la Science des Données
Maîtrisez les bases mathématiques essentielles à la science des données. Explorez les concepts fondamentaux des fonctions, du calcul différentiel et intégral, de l’algèbre linéaire, de la probabilité et de la réduction de dimensionnalité. Développez à la fois une compréhension théorique et une expérience pratique du codage afin de renforcer vos capacités à analyser des données, modéliser des systèmes complexes et appliquer des techniques avancées en apprentissage automatique.
5 heures 51 chapitresDébutant
11 ÉTUDIANT MAINTENANT
cours
Bases de Matlab
La simplicité, l'efficacité et la puissance de calcul globale de Matlab en font un excellent langage de programmation, aussi bien pour les débutants que pour les professionnels expérimentés. C'est le langage de référence pour tout ce qui concerne les nombres et les données. Ce cours accéléré est conçu pour vous propulser du niveau débutant au niveau professionnel, en vous montrant chaque étape du processus, afin que vous soyez prêt à débuter votre carrière en programmation.
2 heures 26 chapitresDébutant
2 ÉTUDIANT MAINTENANT
cours
Explainable AI (XAI) Basics
Gain a foundational understanding of Explainable AI (XAI): what it is, why it matters, key concepts, main techniques, and ethical considerations. This course is theory-focused, using clear explanations and quizzes to build your intuition about making AI systems more transparent and trustworthy.
1 heure 15 chapitresDébutant
1 ÉTUDIANT MAINTENANT
cours
Introduction à l'Apprentissage par Renforcement
L'apprentissage par renforcement (RL) est une branche puissante de l'apprentissage automatique axée sur la formation d'agents intelligents par l'interaction avec leur environnement. Dans ce cours, vous découvrirez comment les agents identifient progressivement des comportements efficaces par essais et erreurs. En commençant par des concepts fondamentaux tels que les processus de décision de Markov et les bandits à plusieurs bras, vous aborderez la programmation dynamique, les méthodes de Monte Carlo et l'apprentissage par différence temporelle.
6 heures 37 chapitresAvancé
2 ÉTUDIANT MAINTENANT
cours
Essentiels de PyTorch
Apprenez les concepts fondamentaux et avancés nécessaires pour travailler efficacement avec PyTorch. Acquérez une compréhension solide des tenseurs, y compris leur création, manipulation et remodelage. Explorez les notions essentielles des gradients, de la rétropropagation et de la régression linéaire avant d'aborder la gestion des ensembles de données. Maîtrisez les compétences requises pour construire, entraîner et évaluer des réseaux de neurones.
3 heures 20 chapitresAvancé
cours
Introduction aux Réseaux de Neurones
Les réseaux de neurones sont des algorithmes puissants, inspirés par la structure du cerveau humain, utilisés pour résoudre des problèmes complexes d'apprentissage automatique. Vous construirez votre propre réseau de neurones à partir de zéro afin de comprendre son fonctionnement. Après ce cours, vous serez en mesure de créer des réseaux de neurones pour résoudre des problèmes de classification et de régression en utilisant la bibliothèque scikit-learn.
4 heures 25 chapitresAvancé
9 ÉTUDIANT MAINTENANT
cours
Introduction au ML avec Scikit-learn
L'apprentissage automatique est désormais utilisé partout. Vous souhaitez l'apprendre vous-même ? Ce cours constitue une introduction au monde de l'apprentissage automatique pour acquérir les concepts de base, travailler avec Scikit-learn – la bibliothèque la plus populaire pour le ML – et réaliser votre premier projet d'apprentissage automatique.
Ce cours s'adresse aux étudiants ayant des connaissances de base en Python, Pandas et Numpy.
4 heures 32 chapitresIntermédiaire
21 ÉTUDIANT MAINTENANT
cours
Introduction au TALN
Explorez les principes fondamentaux du traitement automatique du langage naturel (TALN) en apprenant les techniques essentielles de prétraitement du texte et les méthodes de représentation des données textuelles. Acquérez une expérience pratique avec les outils utilisés pour nettoyer, analyser et interpréter les informations textuelles. Développez les compétences nécessaires pour transformer le langage brut en informations structurées, posant ainsi une base solide pour des applications avancées en intelligence artificielle et en apprentissage automatique.
5 heures 29 chapitresAvancé
2 ÉTUDIANT MAINTENANT
cours
Apprendre les Statistiques avec Python
Acquérez une base solide en statistiques avec Python. Apprenez les concepts statistiques essentiels et appliquez-les à l’aide de NumPy et pandas. Progressez des mesures de base telles que la moyenne et la variance jusqu’aux tests d’hypothèses, intervalles de confiance et analyses de données avec des exercices pratiques.
6 heures 38 chapitresAvancé
7 ÉTUDIANT MAINTENANT
cours
Classification avec Python
Maîtrisez les principaux algorithmes de classification qui alimentent l'apprentissage automatique moderne. Découvrez comment des modèles tels que k-NN, la régression logistique, les arbres de décision et les forêts aléatoires effectuent des prédictions, évaluez leur précision et comprenez quand utiliser chacun d'eux. Développez les compétences nécessaires pour comparer les modèles et choisir le plus adapté à vos données.
3 heures 24 chapitresIntermédiaire
2 ÉTUDIANT MAINTENANT
cours
Analyse de Clusters
Acquérir une compréhension solide de l'analyse de clusters, une technique clé d'apprentissage non supervisé pour révéler des motifs dans des données non étiquetées. Explorer les principes fondamentaux de K-Means, du clustering hiérarchique, de DBSCAN et des GMM, et acquérir une expérience pratique avec des ensembles de données réels afin de renforcer la confiance dans l'application du clustering à des problématiques concrètes.
4 heures 34 chapitresIntermédiaire
4 ÉTUDIANT MAINTENANT
cours
Introduction aux RNN
Maîtrisez les réseaux neuronaux récurrents et leurs variantes avancées telles que les LSTM et GRU avec PyTorch. Acquérez une expérience pratique dans le traitement des données séquentielles pour des applications concrètes. Appliquez ces modèles puissants pour relever des défis réels en prévision de séries temporelles et dans diverses tâches de traitement du langage naturel.
3 heures 22 chapitresIntermédiaire
cours
Mathématiques pour la Science des Données
Maîtrisez les bases mathématiques essentielles à la science des données. Explorez les concepts fondamentaux des fonctions, du calcul différentiel et intégral, de l’algèbre linéaire, de la probabilité et de la réduction de dimensionnalité. Développez à la fois une compréhension théorique et une expérience pratique du codage afin de renforcer vos capacités à analyser des données, modéliser des systèmes complexes et appliquer des techniques avancées en apprentissage automatique.
5 heures 51 chapitresDébutant
11 ÉTUDIANT MAINTENANT
cours
Bases de Matlab
La simplicité, l'efficacité et la puissance de calcul globale de Matlab en font un excellent langage de programmation, aussi bien pour les débutants que pour les professionnels expérimentés. C'est le langage de référence pour tout ce qui concerne les nombres et les données. Ce cours accéléré est conçu pour vous propulser du niveau débutant au niveau professionnel, en vous montrant chaque étape du processus, afin que vous soyez prêt à débuter votre carrière en programmation.
2 heures 26 chapitresDébutant
2 ÉTUDIANT MAINTENANT
cours
Explainable AI (XAI) Basics
Gain a foundational understanding of Explainable AI (XAI): what it is, why it matters, key concepts, main techniques, and ethical considerations. This course is theory-focused, using clear explanations and quizzes to build your intuition about making AI systems more transparent and trustworthy.
1 heure 15 chapitresDébutant
1 ÉTUDIANT MAINTENANT
cours
Introduction à l'Apprentissage par Renforcement
L'apprentissage par renforcement (RL) est une branche puissante de l'apprentissage automatique axée sur la formation d'agents intelligents par l'interaction avec leur environnement. Dans ce cours, vous découvrirez comment les agents identifient progressivement des comportements efficaces par essais et erreurs. En commençant par des concepts fondamentaux tels que les processus de décision de Markov et les bandits à plusieurs bras, vous aborderez la programmation dynamique, les méthodes de Monte Carlo et l'apprentissage par différence temporelle.
6 heures 37 chapitresAvancé
2 ÉTUDIANT MAINTENANT
cours
Essentiels de PyTorch
Apprenez les concepts fondamentaux et avancés nécessaires pour travailler efficacement avec PyTorch. Acquérez une compréhension solide des tenseurs, y compris leur création, manipulation et remodelage. Explorez les notions essentielles des gradients, de la rétropropagation et de la régression linéaire avant d'aborder la gestion des ensembles de données. Maîtrisez les compétences requises pour construire, entraîner et évaluer des réseaux de neurones.
3 heures 20 chapitresAvancé
Questions fréquentes
Codefinity vaut-il l'investissement ?
Nous le pensons ! Nos cours, conçus par des experts de l'industrie, offrent des compétences pertinentes et demandées. Avec du contenu interactif et des projets pratiques, vous améliorerez votre expérience d'apprentissage, stimulerez votre carrière et resterez à la pointe sur le marché du travail.
Pourquoi ai-je besoin de Codefinity ?
Codefinity vous dote des compétences essentielles en codage, data science et IA pour le marché du travail actuel. Que vous commenciez une nouvelle carrière, progressiez dans votre rôle actuel ou appreniez quelque chose de nouveau, nos cours interactifs fournissent les connaissances et l'expérience nécessaires. Adapté à tous les niveaux de compétence, Codefinity affiche une note Trustpilot de 4,4 et plus de 1,5 million d'utilisateurs dans le monde entier, vous assurant que vous êtes entre de bonnes mains.
Codefinity est-il bon pour les débutants ?
Absolument ! Nos cours sont conçus pour les débutants et offrent également du contenu avancé pour les apprenants expérimentés. Que vous soyez novice ou que vous souhaitiez élargir vos connaissances, nous avons le cours adapté pour vous.
Les compétences enseignées sur Codefinity sont-elles à jour avec les normes de l'industrie ?
Oui, notre programme est régulièrement mis à jour pour correspondre aux tendances actuelles de l'industrie et aux meilleures pratiques, vous assurant d'apprendre des compétences pertinentes, y compris les dernières avancées en science des données et en IA.
Les certificats de Codefinity sont-ils reconnus par les employeurs ?
Nos certificats démontrent vos compétences. Bien que la reconnaissance par les employeurs puisse varier, de nombreux diplômés les ont utilisés avec succès pour améliorer leur CV et progresser dans leur carrière.
Combien de temps dois-je consacrer aux cours Codefinity ?
Nos cours en auto-apprentissage vous permettent d'apprendre selon votre convenance. Passez aussi peu ou autant de temps que vous le souhaitez en fonction de votre emploi du temps et de vos objectifs.
Y a-t-il une garantie de satisfaction ?
Oui, nous offrons une garantie de remboursement de 30 jours. Si vous n'êtes pas satisfait, demandez un remboursement dans les 30 jours. Consultez notre politique de remboursement pour plus de détails.
Comment puis-je annuler mon abonnement ?
Accédez à vos paramètres de compte et suivez les instructions pour annuler. Si vous rencontrez des problèmes, notre équipe d'assistance est disponible pour vous aider. Consultez notre politique d'annulation pour plus de détails.
Vous avez encore des questions ?
Écrivez votre question ici
