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Spécialisation "AI Engineer Associate"

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Ce spécialisation n'est pas disponible en Français (France)

Nous sommes actuellement en train de le traduire dans plus de langues.
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Spécialisation "AI Engineer Associate"

Master AI, Machine Learning, and Deep Learning.

Learn to implement AI algorithms, build deep learning models, & create AI agents for real-world use.

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

4 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Approfondissez votre connaissance d’un sujet
niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

4 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme

Ce que vous apprendrez

  • Master advanced machine learning algorithms like ensemble learning, boosting, and XGBoost.

  • Implement deep learning models with TensorFlow and PyTorch to solve real-world problems.

  • Develop and deploy AI agents across multiple industries, including healthcare, finance, and robotics.

  • Gain hands-on experience with neural networks, feature engineering, and model evaluation techniques.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Agentic systems
  • Catégorie : Applied Machine Learning
  • Catégorie : Artificial Intelligence
  • Catégorie : Artificial Neural Networks
  • Catégorie : Convolutional Neural Networks
  • Catégorie : Data Preprocessing
  • Catégorie : Deep Learning
  • Catégorie : Dimensionality Reduction
  • Catégorie : Feature Engineering
  • Catégorie : Model Evaluation
  • Catégorie : Recurrent Neural Networks (RNNs)
  • Catégorie : Responsible AI
  • Catégorie : Transfer Learning
  • Catégorie : Unsupervised Learning

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : BeeAI
  • Catégorie : Keras (Neural Network Library)
  • Catégorie : Model Deployment
  • Catégorie : Python Programming
  • Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)
  • Catégorie : Tensorflow

Détails à connaître

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais
Récemment mis à jour !

février 2026

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Améliorez votre expertise en la matière

  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de Packt

Spécialisation - série de 3 cours

Machine Learning Foundations

Machine Learning Foundations

COURS 1 7 heures

Ce que vous apprendrez

  • Gain hands-on experience implementing machine learning algorithms like regression, decision trees, and neural networks in Python.

  • Understand and apply feature engineering techniques to optimize data for machine learning models.

  • Master model evaluation methods, including cross-validation and hyperparameter tuning, to enhance model performance.

  • Explore advanced machine learning techniques such as reinforcement learning, neural networks, and unsupervised learning methods.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Python Programming
Catégorie : Recurrent Neural Networks (RNNs)
Catégorie : Model Evaluation
Catégorie : Reinforcement Learning
Catégorie : Unsupervised Learning
Catégorie : Data Preprocessing
Catégorie : Dimensionality Reduction

Ce que vous apprendrez

  • Gain expertise in ensemble learning techniques like bagging, boosting, and gradient boosting to improve model accuracy.

  • Build and optimize neural networks using TensorFlow, Keras, and PyTorch for deep learning tasks.

  • Apply advanced techniques like transfer learning, fine-tuning, and handling complex data types.

  • Deploy deep learning models to production environments and troubleshoot performance issues.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)
Catégorie : Model Deployment
Catégorie : Transfer Learning
Catégorie : Artificial Neural Networks
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Performance Tuning
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Tensorflow
Catégorie : Machine Learning Methods
Catégorie : Model Evaluation
Catégorie : Application Frameworks
Catégorie : Convolutional Neural Networks
Catégorie : Keras (Neural Network Library)
AI Engineering and Deployment

AI Engineering and Deployment

COURS 3 9 heures

Ce que vous apprendrez

  • Master machine learning models using TensorFlow, Keras, and pre-trained neural networks for various tasks.

  • Build and deploy AI agents with advanced frameworks like AutoGPT, IBM Bee, and LangGraph.

  • Learn the ethical, legal, and societal implications of AI technologies.

  • Gain hands-on experience in deploying AI models to production environments using TensorFlow Serving and Kubernetes.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Tensorflow
Catégorie : Artificial Intelligence
Catégorie : Model Deployment
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Convolutional Neural Networks
Catégorie : AI Security
Catégorie : Recurrent Neural Networks (RNNs)
Catégorie : Agentic systems
Catégorie : BeeAI
Catégorie : Responsible AI
Catégorie : Scalability
Catégorie : Transfer Learning
Catégorie : Keras (Neural Network Library)

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Instructeur

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1 550 Cours 428 904 apprenants

Offert par

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Felipe M.

Étudiant(e) depuis 2018
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Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

Chaitanya A.

’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
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