À l'issue de ce cours, les apprenants seront en mesure de préparer des ensembles de données dans R, d'appliquer des techniques statistiques et de visualisation, de construire des modèles de régression et de concevoir, d'exécuter et d'évaluer des réseaux neurones. Le cours commence par les éléments essentiels de la préparation des données, y compris le travail avec les cadres de données, les statistiques descriptives et la configuration de l'environnement, afin que les apprenants puissent gérer leur flux de travail en toute confiance. Il passe ensuite à la Visualisation des données, où les apprenants génèrent des graphiques linéaires, des diagrammes de dispersion et des visualisations avancées pour interpréter les modèles et les relations. Les concepts de modélisation de la régression sont introduits pour fournir une base prédictive solide. Enfin, le cours passe à l'apprentissage profond, guidant les apprenants à travers la préparation des ensembles de données, le codage des réseaux neurones, l'architecture du perceptron multicouche (MLP) et les tests prédictifs. Ce qui rend ce cours unique, c'est son équilibre entre la théorie et l'application pratique à l'aide de R, un outil largement utilisé à la fois dans le milieu universitaire et dans l'industrie. Les apprenants acquièrent non seulement les compétences techniques pour exécuter des commandes et construire des modèles, mais développent également la pensée critique nécessaire pour évaluer les résultats dans des contextes réels. Que l'on soit novice en matière d'apprentissage automatique ou que l'on cherche à se développer dans l'apprentissage profond, ce cours offre un Chemin structuré et pratique pour maîtriser les réseaux neurones avec R.