L'intelligence artificielle a accompli son rôle de concept futuriste et s'est imposée comme une composante majeure de notre quotidien. On constate qu'elle a investi tous les domaines, de la santé à la finance, du divertissement aux transports, en passant par l'IA.'s l'impact est profond.
En tant qu'IA's À mesure que la portée s'étend, la demande de professionnels qualifiés explose. Et aujourd'hui, cette demande a conduit à la prolifération AI des possibilités d’éducation, dont beaucoup sont facilement accessibles en ligne.
Cours en ligne pour AI Interactif
L’apprentissage en ligne a changé toute la donne en matière d’éducation. Ces cours offrent aujourd'hui des horaires flexibles et la possibilité d'apprendre auprès d'experts du monde entier. Un ressource remarquable pour AI cours est le site MLTUT, qui organise une collection des meilleurs cours en ligne gratuits pour l'apprentissage automatique et l'IA. Cette compilation complète se concentre sur les apprenants de différents niveaux et horizons.
En parlant davantage de ces cours, ils peuvent bien vous guider avec une ingénierie rapide et ne vous donneront pas seulement les connaissances de base ou la compréhension de base de toute question éthique, mais une vaste idée de comment et de ce qui se passe dans les aspects techniques.
Vous êtes désormais ouvert à de nouvelles voies, apprenant à connaître les modèles de deep learning ainsi que les modèles de machine learning pour vos aspects métiers ou même simplement pour quelques connaissances. Certains cours nécessitent quelques préalables Coding expérience, tandis que la plupart d’entre eux donneront d’excellents conseils d’experts.
En parlant d'experts, ces cours sont conçus et guidés par les experts les plus assidus du secteur et vous donneront les meilleurs certificats vérifiés et fiables. Acquérez certaines des meilleures connaissances pratiques et ayez une solide compréhension des projets pratiques, de la relation entre l'intelligence humaine et l'intelligence artificielle, et connaissez les machines populaires grâce à ces cours avancés.
Le remarquable AI Éducateur : Andrew Ng
Si vous préférez AI éducation, Andrew Ng's le nom est resté debout. Il est considéré comme le pionnier dans ce domaine, où Ng propose une gamme de cours qui ont acquis une reconnaissance mondiale.
Son cours « Machine Learning » est largement reconnu car il offre une base solide pour comprendre les concepts fondamentaux. Pour ceux qui recherchent Ng's « Spécialisation en apprentissage profond », « Spécialisation en traitement du langage naturel » et « Spécialisation en apprentissage par renforcement » nous permettent de vous dire que ce sont les cours qui offrent des perspectives avancées dans ces domaines spécialisés.
L'Université de Stanford's AI Matière
Il s’agit d’une expérience académique plus structurée, car l’Université de Stanford offre un grand trésor de AI cours. Stanford's Le cours d'intelligence artificielle vous emmène dans une visite des tranchées les plus profondes de AI algorithmes, applications et implications. De plus, le certificat de fin d'études délivré par une institution aussi prestigieuse ajoute un poids considérable à votre AI ensemble de compétences.
Université de Harvard's Cours d'apprentissage automatique
L'Université Harvard, qui est un autre grand nom du monde universitaire, propose un cours de « Machine Learning » de premier ordre. Explorant les subtilités de l'apprentissage automatique, ce cours offre aux apprenants une compréhension approfondie des algorithmes, de la modélisation prédictive et de l'analyse des données.
15 Mieux AI Cours en 2026
Laisser nous's Jetez un œil à ces cours qui vous épateront et vous donneront envie de tenter l'expérience de ces parcours incroyablement bien définis. Notre liste comprend plusieurs AI et des cours liés au ML qui, nous l'espérons, répondront à vos questions.
1. AI Pour tout le monde par Andrew Ng
AI Pour tous est un cours proposé par Coursera et créé par DeepLearning.AI, avec Andrew Ng comme formateur. Ce cours vise à fournir une compréhension complète de AI Concepts, notamment pour les personnes non techniques. Plus de 1,037,518 4.8 38,771 apprenants ont déjà participé à ce cours et ont reçu une note de XNUMX étoiles sur XNUMX XNUMX avis.
Tout au long du cours, en tant qu'apprenant, vous explorerez la signification des termes communs. AI terminologie, y compris les réseaux neuronaux, l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond et science des données. Vous pouvez même apprendre ce que AI peut et ne peut pas faire, comment repérer les opportunités à appliquer AI dans leurs organisations et comment travailler avec un AI équipe et construire une AI stratégie dans leurs entreprises.
Le cours ne prend que 10 heures, avec une recommandation de 3 semaines et 3 heures par semaine. Il offre un horaire flexible, permettant aux apprenants d'étudier seuls. Et la meilleure chose à ce sujet est que lorsque vous terminez le cours, en tant qu'apprenant, vous recevez un certificat partageable que vous pouvez ajouter à vos profils LinkedIn.
2. Langage de balisage d'intelligence artificielle (AIML)
Ce cours Artificial Intelligence Markup Language (AIML) est un langage basé sur XML utilisé pour créer un cours d'agents logiciels en langage naturel. Cela vous apprendra Chatbots et assistants virtuels.
AIML utilise une combinaison de correspondances de modèles et de réponses basées sur des modèles pour créer des conversations dynamiques et engageantes avec les utilisateurs. Il s’agit d’un choix extrêmement populaire pour créer des chatbots ainsi que des assistants virtuels car il est facile à apprendre, personnalisable et peut s’intégrer à un large éventail de plates-formes de messagerie et d’autres applications.
Il s'agit d'un cours sur Udemy, créé par Steve Worswick, qui enseigne comment utilisez AIML pour créer des chatbots. Le cours est conçu pour les personnes n'ayant aucune connaissance préalable de l'AIML et couvre tout, des bases aux fonctionnalités plus avancées. Les étudiants peuvent apprendre à leur propre rythme et s’entraîner sous la direction de l’instructeur, cinq fois lauréat du prix Loebner.
3. Intelligence artificielle : préparer votre carrière à l'IA
Intelligence artificielle : préparer votre carrière pour AI est un cours proposé sur Udemy, créé par Matthew Renze, consultant en science des données, auteur et conférencier. Ce cours vise à aider les individus à préparer leur carrière à la vague de transformation numérique à venir. AI Automatisation. Il a obtenu une note de 4.6 sur 5 et a été suivi par plus de 13,000 XNUMX étudiants.
Ce cours est conçu pour être accessible à un large public, quel que soit son niveau technique. En le suivant, vous découvrirez l'impact de AI sur divers secteurs et postes. Ce cours vous apprend également à adapter votre carrière pour acquérir les compétences nécessaires. AI technologies. Cela vous aidera à rester compétitif sur le marché du travail et à tirer le meilleur parti des opportunités offertes par AI et l'automatisation.
Pour se préparer à une carrière dans l’IA, il est essentiel de se renseigner sur la technologie, ses applications et ses implications éthiques. Une chose que nous aimerions vous suggérer est que vous devriez également envisager d’améliorer vos compétences et vos connaissances pour rester pertinent sur un marché du travail axé sur l’IA. Cela peut impliquer l'apprentissage de langages de programmation, de techniques de science des données ou d'autres compétences pertinentes.
Il faut également investir dans une économie axée sur l’IA et utiliser AI Faire preuve de responsabilité et d'éthique est essentiel pour se préparer à une carrière dans l'IA. Enfin, faire preuve d'adaptabilité et d'ouverture au changement vous aidera à naviguer dans un environnement en constante évolution. AI et l'automatisation.
4. Introduction à l'intelligence artificielle
Udacity propose un cours gratuit intitulé « Introduction à l'intelligence artificielle » qui vise à enseigner les fondamentaux de l'IA. Le cours est spécialement conçu pour les apprenants intermédiaires et dure environ quatre mois. Ce cours couvre divers aspects de l'IA moderne, notamment l'apprentissage automatique, le raisonnement probabiliste, robotique, la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel.
Le cours est enseigné par les experts du secteur Peter Norvig et Sebastian Thrun. Il comprend des vidéos d'instructeur, des activités expérientielles et des quiz interactifs pour améliorer l'expérience d'apprentissage.
Certains des sujets abordés au cours du cours sont basés sur la théorie des probabilités et l'algèbre linéaire. Les apprenants doivent donc avoir une compréhension de la théorie des probabilités comparable à celle abordée dans Udacity.'s Cours d'introduction aux statistiques.
5. Apprentissage automatique pour le trading
Nous pensons que cela devrait être un incontournable de notre liste énorme et intrigante. Ce cours, Machine Learning for Trading, est proposé par Udacity en collaboration avec le Georgia Institute of Technology.
Le cours vise à présenter aux étudiants les défis du monde réel liés à la mise en œuvre de stratégies de trading basées sur l'apprentissage automatique, y compris les étapes algorithmiques allant de la collecte d'informations aux ordres de marché. Il se concentre également sur l'application d'approches probabilistes d'apprentissage automatique aux décisions commerciales, en considérant des approches statistiques telles que la régression linéaire, KNet les arbres de régression, et comment les appliquer à des situations réelles de négociation d'actions.
Le cours a été conçu pour les étudiants qui possèdent de très solides compétences en codage et une certaine familiarité avec les marchés boursiers. Aucune expérience préalable en finance ou en apprentissage automatique n'est supposée. Le cours est principalement enseigné en utilisant Python, avec une utilisation intensive de bibliothèques de calcul numérique comme NumPy et Pandas.
6. WEKA – Exploration de données avec un outil d'apprentissage automatique Open Source
WEKA, qui signifie Waikato Environment for Knowledge Analysis, est un cours sur les outils d'apprentissage automatique open source développé à l'Université de Waikato en Nouvelle-Zélande. Il s'agit d'un ensemble d'algorithmes d'apprentissage automatique pour les tâches d'exploration de données, notamment la préparation des données, la classification, la régression, le clustering, l'exploration de règles d'association et la visualisation. WEKA est largement utilisé pour l'enseignement, la recherche et les applications industrielles en raison de son ensemble complet d'outils intégrés pour les tâches standard d'apprentissage automatique.
Le cours Udemy voici un didacticiel gratuit qui apprend aux étudiants à utiliser l'outil WEKA pour le prétraitement, la classification, la régression, le clustering, les règles d'association et la visualisation des données.
Le cours a obtenu une note de 4.4 sur 5 et a été suivi par plus de 13,000 3 étudiants. Il se compose de 30 heures et XNUMX minutes de contenu à la demande le contenu vidéo et est créé par DATAhill Solutions Srinivas Reddy. Le cours est disponible en anglais avec des sous-titres anglais générés automatiquement.
7. Apprentissage automatique : apprentissage non supervisé
Machine Learning : apprentissage non supervisé est un autre cours gratuit de notre liste proposé par Udacity et en collaboration avec le Georgia Institute of Technology. Il s'agit du deuxième cours de la série de 3 cours sur l'apprentissage automatique et est proposé à Georgia Tech sous le nom de CS764. Le cours vise à enseigner aux étudiants comment utiliser des approches d'apprentissage non supervisé, notamment l'optimisation aléatoire, le regroupement ainsi que la sélection et la transformation de fonctionnalités, pour trouver une structure dans des données non étiquetées.
L'apprentissage non supervisé est étroitement lié à la reconnaissance de modèles et constitue un outil extrêmement puissant pour identifier la structure des données. Il a diverses applications, telles que la prédiction des préférences de films pour des plateformes telles que Netflix ou des recommandations de produits sur Amazon.
Le cours est spécialement conçu pour les étudiants ayant une expérience en programmation, car ils devront travailler avec des bibliothèques Python telles que NumPy et scikit-learn. Une bonne maîtrise des probabilités et des statistiques est également requise pour ce cours, et Udacity's L'introduction aux statistiques (leçons 8, 9 et 10) peut servir de rappel utile. Un cours d'introduction comme Udacity's L'introduction à l'intelligence artificielle peut également fournir des connaissances de base utiles pour ce cours.
8. Bienvenue dans l'intelligence artificielle
Le programme « Bienvenue dans l’intelligence artificielle ! » Le cours sur Udemy est en fait un cours non technique spécialement conçu pour les aspirants AI/ML/DL.
Il est connu pour fournir les informations les plus importantes sur la feuille de route AI Il aborde divers sujets liés à l'intelligence artificielle et à l'apprentissage automatique. Ce cours a obtenu une note de 4.7 sur 5 et a été suivi par 52,511 XNUMX étudiants. Créé par Vinoth Rathinam, il est disponible en anglais avec des sous-titres anglais auto-générés.
Le contenu du cours comprend, Idée de base de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique, Prérequis ou feuille de route pour démarrer un projet d'apprentissage automatique (ML), Comment choisir le meilleur langage de programmation pour AI et combien de connaissances mathématiques sont nécessaires pour l'IA.
En plus de tout cela, vous pouvez également en apprendre davantage sur Quel est le meilleur AI Moteur/Outil/Framework pour l'IA, Pourquoi avons-nous besoin d'apprendre des algorithmes et Types d'algorithmes d'apprentissage automatique avec des exemples de scénarios en temps réel.
Ce cours vise principalement à fournir une base de compréhension AI et ses applications, ainsi que guide ses apprenants sur la manière de démarrer leur parcours dans le domaine de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique.
9. Lancez l’intelligence artificielle
Kickstart Intelligence Artificielle est un cours pratique disponible sur Udemy. Il est conçu pour aider les étudiants à appliquer l'intelligence artificielle à des tâches concrètes et à créer des applications pleinement fonctionnelles. AI Les solutions sont disponibles par eux-mêmes. Il a obtenu une note de 3.5 sur 5, avec 304 évaluations et 27,702 XNUMX étudiants inscrits. Créé par Kashyap Murali, ce cours est disponible en anglais avec des sous-titres anglais auto-générés.
Ce cours dont nous parlons ici est connu pour offrir 3 heures et 5 minutes de contenu vidéo à la demande, et une fois terminé, les étudiants pourront postuler AI dans des tâches du monde réel et créer des systèmes entièrement fonctionnels AI Solutions indépendantes. Le cours est actuellement disponible gratuitement, ce qui le rend accessible à un large éventail d'apprenants.
Parmi les principaux atouts de ce cours figurent des vidéos en ligne, un certificat de réussite, des questions-réponses avec l'instructeur et des échanges directs avec lui. En s'inscrivant à ce cours, les étudiants acquièrent de solides bases en AI et ses applications, les préparant à des études plus poussées ou à une mise en œuvre pratique dans leur carrière.
10. Catboost contre XGBoost
CatBoost et XGBoost sont tous deux des algorithmes d'augmentation de gradient utilisés pour les tâches de classification et de régression. Ils sont populaires pour leurs hautes performances et leur capacité à gérer de grands ensembles de données.
CatBoost (Category Boosting) est une bibliothèque open source d'amélioration de dégradé développée par Yandex. Il est conçu pour gérer les fonctionnalités catégorielles de manière native et offre des performances de pointe sur de nombreux problèmes de données tabulaires. Un didacticiel gratuit sur l'utilisation de CatBoost pour la classification et la régression avec Python est disponible sur Udemy. Le cours sur ce sujet est créé par Manuel Amunategui et couvre des sujets tels que la formation de modèles, la validation croisée et la prévision, ainsi que des fonctionnalités utiles telles que l'arrêt anticipé, la prise en charge des instantanés, l'importance des fonctionnalités et le réglage des paramètres.
D'autre part, XGBoost (eXtreme Gradient Boosting) est une bibliothèque d'amélioration de gradient populaire qui domine l'apprentissage automatique appliqué et les compétitions Kaggle pour les données structurées ou tabulaires. Il est connu pour ses hautes performances et son évolutivité, ce qui le rend adapté aux tâches d'apprentissage automatique à grande échelle. Un cours similaire est disponible pour les apprenants qui peuvent les suivre sur les hauts nuages des sujets connexes de XGBoost.
11. Intelligence artificielle en bioinformatique
L'intelligence artificielle (IA) est même entrée dans le domaine de la bioinformatique, qui implique l'analyse de données biologiques telles que les séquences génomiques, les structures protéiques et les publications scientifiques.
AI Des techniques, notamment l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond, ont été utilisées pour résoudre certains des problèmes les plus difficiles de la bioinformatique, tels que la prédiction de la structure des protéines, la prédiction de l’expression des gènes et l’identification des éléments transposables.
Les technologies basées sur l'IA, telles que les architectures d'apprentissage profond, les modèles basés sur le langage naturel, les techniques d'apprentissage par transfert et les techniques basées sur la fusion, ont joué un rôle déterminant dans l'innovation dans le domaine. bioinformatique. Cependant, l’application de AI en bioinformatique peut être coûteux en raison de la nécessité de disposer de grands ensembles de données de formation.
Un cours a été conçu pour couvrir tous les sujets connexes à un niveau intermédiaire, en seulement 1 heure et 45 minutes. Plus de 6,000 XNUMX étudiants y ont participé et ce cours est reconnu comme le meilleur moyen de progresser. AI compétences.
12. Apprenez les bases de l'IA (Intelligence Artificielle)
L'intelligence artificielle (IA) est une machine's capacité à exécuter des fonctions cognitives que les humains exercent, telles que percevoir, apprendre, raisonner et résoudre des problèmes. AI prend de nombreuses formes, comme l'apprentissage automatique, la vision par ordinateur, traitement du langage naturelet la robotique. Le domaine de AI La recherche a été fondée en tant que discipline universitaire en 1956.
Le cours est proposé par Udemy et a obtenu une note de 4.1 sur 5. En ce qui concerne la durée de ce cours, il dure au moins 1 heure et 22 minutes. Ce cours est considéré comme un cours pour débutants et vous aide à explorer l'histoire et le développement de l'IA.
13. L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique simplifiés
« L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique en toute simplicité » est un cours non technique disponible sur Udemy qui vise à aider les individus à faire face à l'essor de l'intelligence artificielle (IA), de l'apprentissage automatique (ML) et L'apprentissage en profondeur. Le cours est conçu pour les chefs d'entreprise, les managers et les CXO, et il est applicable dans divers secteurs. et les rôles. Il est particulièrement utile pour ceux qui souhaitent comprendre et prendre de meilleures décisions concernant les projets ML dans un environnement commercial.
Le cours couvre divers sujets, notamment l'histoire du ML, les capacités et les limites de l'IA, les types de systèmes ML et comment les appliquer. AI et l'apprentissage automatique pour votre entreprise. À l'issue de cette formation, les étudiants auront une meilleure compréhension de AI applications et comment les appliquer à leurs entreprises.
Le cours comprend 44 minutes de vidéo à la demande, un accès sur mobile et TV, ainsi qu'un certificat de réussite. Aucune expérience en codage ni prérequis n’est nécessaire puisqu’il s’agit d’un cours non technique.
14. Apprentissage automatique par l'Université de Stanford
La spécialisation en apprentissage automatique proposée par l'Université de Stanford sur Coursera est un programme adapté aux débutants qui vise à enseigner les fondamentaux de l'apprentissage automatique et comment appliquer ces techniques au monde réel. AI applications. La spécialisation est enseignée par Andrew Ng, un professeur renommé AI expert qui a dirigé des recherches critiques à l'Université de Stanford et a travaillé avec Google Brain, Baidu et Atterrissage.AI.
La spécialisation se compose de trois cours et couvre un large éventail de sujets liés à l'apprentissage automatique moderne, notamment l'apprentissage supervisé (régression linéaire multiple, régression logistique, réseaux de neurones et arbres de décision), l'apprentissage non supervisé (clustering, réduction de dimensionnalité, systèmes de recommandation) et meilleures pratiques utilisées dans la Silicon Valley pour l'innovation en matière d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique (évaluation et réglage des modèles, approche centrée sur les données pour améliorer les performances, etc.).
À la fin de la spécialisation, les apprenants auront maîtrisé les concepts clés et acquis un savoir-faire pratique pour appliquer rapidement et efficacement l'apprentissage automatique à des problèmes difficiles du monde réel. Le programme est conçu pour les débutants et aucune connaissance préalable n'est requise.
La spécialisation Machine Learning a reçu des avis positifs, avec une note de 4.9 sur 5 sur la base de 12,548 15 avis. Le cours devrait durer environ XNUMX heures et offre un horaire flexible, permettant aux apprenants d'étudier à leur propre rythme. Une fois terminé, les étudiants recevront un certificat partageable qui pourra être ajouté à leur profil LinkedIn.
15. L'apprentissage automatique pour tous
« Machine Learning for All » est un cours proposé par l'Université de Londres sur Coursera. Le cours vise à fournir une compréhension complète des technologies modernes d’apprentissage automatique aux débutants, sans aucune expérience préalable nécessaire. Le cours est dispensé par le professeur Marco Gillies et a reçu une note de 4.7 étoiles sur 5 sur la base de 3,232 XNUMX avis.
Le cours dure environ 21 heures, avec un rythme recommandé de 3 semaines à raison de 7 heures par semaine. Il offre un horaire flexible, permettant aux apprenants d'étudier à leur propre rythme.
Tout au long du cours, les étudiants apprendront les bases du fonctionnement des technologies modernes d'apprentissage automatique, comment les données affectent les résultats de l'apprentissage automatique et comment utiliser une plate-forme sans programmation pour former un module d'apprentissage automatique à l'aide d'un ensemble de données. De plus, les apprenants seront en mesure de se forger une opinion éclairée sur les avantages et les dangers de l’apprentissage automatique pour la société.
Impact de AI sur le marché du travail 2026 et au-delà
Le Forum économique mondial a conclu que, bien que AI Cela entraînerait probablement la suppression de 85 millions d’emplois dans le monde d’ici 2026, mais générerait également 97 millions de nouveaux emplois dans des domaines allant du big data et de l’apprentissage automatique à la sécurité de l’information et au marketing numérique. AI L'automatisation des tâches répétitives peut entraîner une stagnation, voire une baisse, des salaires. Cependant, elle crée également de nouvelles opportunités d'emploi dans des secteurs et des secteurs émergents.
AI's L'étendue et la profondeur des formations exigent une approche pédagogique globale. Les cours proposés couvrent un large éventail de sujets, notamment l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond, le traitement du langage naturel et l'apprentissage par renforcement. Ces parcours d'apprentissage complets permettent aux apprenants d'être équipés pour relever des défis concrets dans tous les secteurs.
Une pierre angulaire de AI le développement est la capacité de programmer et de mettre en œuvre AI modèles. Python et R sont les langages de programmation les plus couramment associés à AI et l'apprentissage automatique. De nombreux AI Les cours, y compris ceux mentionnés ci-dessus, intègrent des exercices de codage pratiques utilisant ces langages, permettant aux apprenants de traduire la théorie en pratique.
note finale
AI's L’impact s’étend au-delà de la théorie et s’étend aux applications du monde réel. les voitures sans conducteur, un excellent exemple, s'appuient fortement sur AI technologies. Des cours dédiés à ce domaine spécialisé donnent un aperçu des défis, des opportunités et des algorithmes uniques qui alimentent les véhicules autonomes.
AI L'éducation ne se résume pas à la théorie ; l'expérience pratique est précieuse. Les travaux et projets de codage intégrés aux cours permettent aux apprenants d'acquérir des compétences pratiques et d'appliquer leurs connaissances théoriques pour résoudre efficacement des problèmes concrets.
Aujourd'hui, en matière d'IA, il est essentiel de rester à la pointe de la technologie. Que vous vous lanciez dans AI Que vous soyez novice ou que vous souhaitiez approfondir votre expertise, les cours présentés ci-dessus élargiront votre horizon. Par Andrew Ng's offres renommées aux programmes structurés de Stanford et HarvardLes opportunités sont infinies. Alors, plongez dans le monde de AI éducation, équipez-vous des compétences les plus récentes et préparez-vous à façonner l'avenir alimenté par l'IA.
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