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Il est frustrant de s’inscrire à un cours annoncé comme gratuit pour découvrir que seuls les premiers modules le sont réellement. Dans cet article, je vais vous présenter une liste de cours véritablement gratuits sur l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML).
L’IA pour tous
Lien: IBM : L’IA pour tous : maîtriser les bases
Durée : 4 semaines, 1 à 2 heures par semaine.
Ce cours vous initiera aux concepts de base de l’IA, y compris l’apprentissage automatique, l’apprentissage profond et les réseaux de neurones. Vous explorerez les applications de l’IA et ses implications éthiques, ainsi que son impact sur l’emploi et la société. Un mini-projet vous permettra de voir l’IA en action.
Introduction du CS50 à l’intelligence artificielle avec Python
Lien: Introduction du CS50 à l’intelligence artificielle avec Python
Durée : 7 semaines, 10 à 30 heures par semaine
Ce cours couvre les concepts et algorithmes fondamentaux de l’IA moderne, avec des projets pratiques en Python. Vous apprendrez la théorie derrière les algorithmes de recherche de graphes, la classification, l’optimisation, et plus encore.
L’IA Google pour tous
Lien: L’IA Google pour tous
Durée : 4 semaines, 2 à 3 heures par semaine
Ce cours est accessible à tous, sans prérequis en informatique ou en programmation. Vous apprendrez les bases de l’IA et comment elle est utilisée dans des applications réelles comme la vision par ordinateur et les systèmes de recommandation.
HarvardX : apprentissage automatique et IA avec Python
Lien: HarvardX : apprentissage automatique et IA avec Python
Durée : 6 semaines, 4 à 5 heures par semaine
Ce cours se concentre sur les arbres de décision comme base pour comprendre l’apprentissage automatique. Vous explorerez des algorithmes plus complexes comme l’augmentation de gradient et utiliserez des ensembles de données réels pour tester vos modèles.
IBM : Introduction à l’IA générative
Lien: IBM : Introduction à l’IA générative
Durée : 3 semaines, 1 à 3 heures par semaine
Ce cours vous introduira aux fondamentaux de l’IA générative et à ses applications dans divers domaines comme le texte, l’image, et l’audio. Vous explorerez des outils comme GPT et DALL-E à travers des laboratoires pratiques.
HarvardX : Science des données : apprentissage automatique
Lien: HarvardX : Science des données : apprentissage automatique
Durée : 8 semaines, 2 à 4 heures par semaine
Ce cours fait partie d’un programme de certificat en science des données. Vous apprendrez à créer un système de recommandation de films en utilisant des algorithmes d’apprentissage automatique populaires et à éviter le surentraînement.
Machine Learning avec Python : des modèles linéaires au Deep Learning
Lien: MITx : Machine Learning avec Python : des modèles linéaires au Deep Learning
Durée : 15 semaines, 10 à 14 heures par semaine
Ce cours couvre les principes et algorithmes pour transformer des données d’entraînement en prédictions efficaces. Vous apprendrez des concepts comme la régularisation, la classification, et l’apprentissage par renforcement.
Introduction à l’apprentissage automatique et à l’IA
Lien: RaspberryPiFoundation : Introduction à l’apprentissage automatique et à l’IA
Durée : 4 semaines, 2 à 4 heures par semaine
Ce cours de la Raspberry Pi Foundation vous fera découvrir différents types d’apprentissage automatique et vous permettra d’entraîner vos propres modèles d’IA en utilisant des outils en ligne.
Introduction à l’apprentissage automatique sur AWS
Lien: AWS : Introduction à l’apprentissage automatique sur AWS
Durée : 2 semaines, 2 à 4 heures par semaine
Ce cours vous présentera les services AWS pour la vision par ordinateur, l’analyse de données, et le traitement du langage. Vous apprendrez à améliorer vos solutions actuelles en utilisant l’IA, le ML ou le Deep Learning.
IA pour les développeurs JavaScript avec TensorFlow.js
Lien: Google AI pour les développeurs JavaScript avec TensorFlow.js
Durée : 7 semaines, 3 à 4 heures par semaine
Ce cours est conçu pour les développeurs JavaScript souhaitant se lancer dans le ML. Aucune expérience préalable en ML n’est requise, mais une connaissance de base des technologies web est recommandée.
Conclusion
Se plonger dans des cours gratuits est une excellente façon de se lancer dans une nouvelle carrière ou d’améliorer ses compétences. Cet article vous a présenté 10 cours gratuits pour acquérir des connaissances et une expérience de base en IA et ML sans dépenser un centime.
Nisha Arya est data scientist, rédactrice technique indépendante, éditrice et gestionnaire de communauté pour KDnuggets. Elle est passionnée par la science des données et l’IA, et aime partager des conseils de carrière et des tutoriels. Nisha explore les façons dont l’IA peut améliorer la longévité humaine et cherche constamment à élargir ses compétences techniques et rédactionnelles tout en aidant les autres.
