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  • Neural Networks

Cours en Réseaux de neurones

Les cours en réseaux de neurones peuvent vous aider à comprendre comment fonctionnent ces architectures, comment elles apprennent et comment elles sont évaluées. Vous pouvez développer des compétences en préparation des données, optimisation, conception de modèles et expérimentation.


Pour aller plus loin :

Cours et certificats populaires en Réseaux de neurones


  • Statut : Prévisualisation
    Prévisualisation
    U

    University of Washington

    Neurosciences computationnelles

    Compétences que vous acquerrez: Biologie, Algèbre linéaire, Algorithmes d'apprentissage automatique, Apprentissage supervisé, Informatique, Matlab, Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Bioinformatique, Pensée informatique, Physiologie, Modélisation mathématique, Apprentissage par renforcement, Equations différentielles, Méthodes statistiques, Architecture de l'information, Neurologie, Modèle de réseau, Distribution de probabilité, Réseaux neuronaux artificiels

    4,6
    évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
    ·
    1,1 k avis

    Débutant · Cours · 1 à 3 mois

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    C

    CertNexus

    Construire des arbres de décision, des SVM et des réseaux neuronaux artificiels

    Compétences que vous acquerrez: Algorithmes d'apprentissage automatique, Vision par ordinateur, Deep learning, Apprentissage supervisé, Arbre de décision, Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Réseaux neuronaux convolutifs, Modélisation prédictive, Réseaux neuronaux artificiels, Traitement du langage naturel (NLP), Apprentissage automatique appliqué, Algorithme de forêt aléatoire, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Algorithmes de classification

    4,9
    évaluation, 4,9 sur 5 étoiles
    ·
    14 avis

    Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    S

    Simplilearn

    AI ML with Deep Learning and Supervised Models

    Compétences que vous acquerrez: Supervised Learning, Data Modeling, Unsupervised Learning, Applied Machine Learning, Data Analysis, Recurrent Neural Networks (RNNs), Model Deployment, Reinforcement Learning, Artificial Intelligence, Classification Algorithms, Classification And Regression Tree (CART), Tensorflow, Machine Learning Algorithms, Keras (Neural Network Library), Artificial Neural Networks, Deep Learning, Machine Learning, Decision Tree Learning, Predictive Analytics, Regression Analysis

    4
    évaluation, 4 sur 5 étoiles
    ·
    10 avis

    Débutant · Spécialisation · 1 à 3 mois

  • Statut : Prévisualisation
    Prévisualisation
    D

    Duke University

    Introduction à l'Apprentissage automatique

    Compétences que vous acquerrez: PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Apprentissage automatique, Vision par ordinateur, Deep learning, Apprentissage supervisé, Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Apprentissage non supervisé, Apprentissage par renforcement, Imagerie médicale, Apprentissage par transfert, Programmation en Python, Réseaux neuronaux artificiels, Réseaux neuronaux convolutifs, Traitement du langage naturel (NLP), Apprentissage automatique appliqué, Analyse d'images, Régression logistique

    4,7
    évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
    ·
    3,8 k avis

    Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

  • U

    University of Colorado Boulder

    Deep learning pour le traitement du langage naturel (NLP)

    Compétences que vous acquerrez: PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Architecture de réseau, Emboîtements, Grand modèle de langage (LLM), Ingénierie de requête, Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Déploiement du modèle, Deep learning, Évaluation de modèles, Traitement du langage naturel (NLP), Apprentissage par transfert, Réseaux neuronaux artificiels

    Préparer un diplôme

    4,7
    évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
    ·
    6 avis

    Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    I

    IBM

    Deep learning avec Keras et Tensorflow

    Compétences que vous acquerrez: Réseaux antagonistes génératifs (GAN), Vision par ordinateur, Deep learning, Réseaux neuronaux convolutifs, Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Autoencodeurs, Apprentissage par transfert, Apprentissage non supervisé, Apprentissage par renforcement, Tensorflow, Évaluation de modèles, Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Optimisation des performances

    4,4
    évaluation, 4,4 sur 5 étoiles
    ·
    1 k avis

    Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    J

    Johns Hopkins University

    Techniques avancées de réseaux neurones

    Compétences que vous acquerrez: Réseaux antagonistes génératifs (GAN), Deep learning, Apprentissage automatique, Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Apprentissage par renforcement, Apprentissage non supervisé, Autoencodeurs, Réseaux neuronaux artificiels, Éthique des données, IA générative, Modèle de Markov, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)

    Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

  • Statut : Nouveau
    Nouveau
    Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    E

    EDUCBA

    Deep learning RNN et long terme (LSTM) : prédiction des cours de bourse

    Compétences que vous acquerrez: Prévisions financières, Manipulation des données, Deep learning, NumPy, Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Évaluation de modèles, Pandas (paquetage Python), Prétraitement de données, Visualisation de Données, Analyse des séries temporelles et prévisions, Analyse exploratoire des données (AED), Transformation de données

    4,5
    évaluation, 4,5 sur 5 étoiles
    ·
    11 avis

    Mixte · Cours · 1 à 4 semaines

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    I

    IBM

    Flux de travail de l'IA : Apprentissage automatique, reconnaissance visuelle et NLP

    Compétences que vous acquerrez: Vision par ordinateur, Apprentissage automatique, Deep learning, Algorithmes d'apprentissage automatique, Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Apprentissage supervisé, Arbre de décision, Réseaux neuronaux convolutifs, Science des données, Programmation en Python, Évaluation de modèles, Tensorflow, Traitement du langage naturel (NLP), Apprentissage automatique appliqué, Analyse d'images, Réseaux neuronaux artificiels, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Algorithme de forêt aléatoire, Analyse de régression

    4,4
    évaluation, 4,4 sur 5 étoiles
    ·
    90 avis

    Avancées · Cours · 1 à 4 semaines

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    P

    Pearson

    Learning Deep Learning: Unit 1

    Compétences que vous acquerrez: Deep Learning, Convolutional Neural Networks, PyTorch (Machine Learning Library), Recurrent Neural Networks (RNNs), Keras (Neural Network Library), Artificial Neural Networks, Machine Learning Methods, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Transfer Learning, Tensorflow, Python Programming, Data Preprocessing, Network Architecture, Classification Algorithms, Model Evaluation, Regression Analysis

    Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

  • Statut : Nouveau
    Nouveau
    Statut : Prévisualisation
    Prévisualisation
    L

    LearnKartS

    Become AI-Ready: Deep Learning Fundamentals

    Compétences que vous acquerrez: Generative AI, Recurrent Neural Networks (RNNs), ChatGPT, Tensorflow, Deep Learning, Artificial Neural Networks, Artificial Intelligence, Large Language Modeling, Applied Machine Learning, Machine Learning, Supervised Learning, Unsupervised Learning

    Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

  • Statut : Nouveau
    Nouveau
    Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    C

    Coursera

    Start Neural Networks Advanced Model Architectures

    Compétences que vous acquerrez: Model Evaluation, Keras (Neural Network Library), Technical Documentation, Artificial Neural Networks, PyTorch (Machine Learning Library), Deep Learning, Data Analysis, Applied Machine Learning, Network Architecture, Supervised Learning

    Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

1234…212

En résumé, voici 10 de nos cours les plus populaires sur neural networks .

  • Neurosciences computationnelles: University of Washington
  • Construire des arbres de décision, des SVM et des réseaux neuronaux artificiels: CertNexus
  • AI ML with Deep Learning and Supervised Models: Simplilearn
  • Introduction à l'Apprentissage automatique: Duke University
  • Deep learning pour le traitement du langage naturel (NLP): University of Colorado Boulder
  • Deep learning avec Keras et Tensorflow: IBM
  • Techniques avancées de réseaux neurones: Johns Hopkins University
  • Deep learning RNN et long terme (LSTM) : prédiction des cours de bourse: EDUCBA
  • Flux de travail de l'IA : Apprentissage automatique, reconnaissance visuelle et NLP: IBM
  • Learning Deep Learning: Unit 1: Pearson

Compétences que vous avez acquises en Machine Learning

Programmation En Python (33)
TensorFlow (32)
Deep Learning (30)
Réseau De Neurones Artificiels (24)
Big Data (18)
Classification Statistique (17)
Apprentissage Par Renforcement (13)
Algèbre (10)
Bayésien (10)
Algèbre Linéaire (10)
Régression Linéaire (9)
NumPy (9)

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Physical Science and Engineering
413 cours
Social Sciences
401 cours
Language Learning
150 cours

Pied de page Coursera

Compétences

  • Intelligence artificielle (IA)
  • Cybersécurité
  • analyse des données
  • Marketing numérique
  • Parler anglais
  • IA générative (GenAI)
  • Microsoft Excel
  • microsoft power bi
  • Project Management
  • Python

Certificats et programmes

  • Certificat de cybersécurité Google
  • Certificat Google Data Analytics
  • Certificat d'assistance informatique Google
  • Certificat de gestion de projet Google
  • Certificat Google UX Design
  • Certificat d'Analyste de données IBM
  • Certificat IBM Science des données
  • Certificat en Apprentissage automatique
  • Certificat d'Analyste décisionnelle Microsoft Power BI (données)
  • Certificat de concepteur UI / UX

Industries et carrières

  • Business
  • Informatique
  • Science des données
  • Éducation et enseignement
  • Ingénierie
  • Finance
  • Soins de santé
  • Ressources humaines (RH)
  • Technologies de l’information (IT)
  • Marketing

Ressources professionnelles

  • Test d'aptitude professionnelle
  • Exemples de points forts et de points faibles pour les entretiens d’embauche
  • Compétences à acquérir pour les hauts revenus
  • Comment fonctionnent les crypto-monnaies ?
  • Comment mettre en évidence des doublons dans Google Sheets
  • Comment apprendre l'Intelligence artificielle (IA)
  • Certifications populaires en cybersécurité
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  • Qu'est-ce que l'Intelligence artificielle (IA) ?

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