• pour les personnes
  • pour les affaires
  • pour les universités
  • pour les gouvernements
Coursera
  • Diplômes en ligne
  • Carrières
  • Connexion
  • Inscrivez-vous gratuitement
    Coursera
    • Parcourir
    • Neural Networks

    Cours de réseaux neuronaux en ligne

    Découvrez des cours sur les réseaux neuronaux couvrant la modélisation des données et l'IA.

    Passer aux résultats de la recherche

    Filtrer par

    Objet
    Obligatoire
     *

    Langue
    Obligatoire
     *

    La langue utilisée tout au long du cours, tant dans l’enseignement que dans les évaluations.

    Produit d'apprentissage
    Obligatoire
     *

    Développez des compétences professionnelles en moins de deux heures grâce à des tutoriels pratiques.
    Apprenez auprès des meilleurs enseignants grâce à des devoirs notés, des vidéos et des forums de discussion.
    Apprenez à utiliser un nouvel outil ou une nouvelle compétence dans un environnement interactif et pratique.
    Apprenez à maîtriser une matière de manière approfondie en suivant une série de cours et de projets.
    Obtenez des qualifications professionnelles auprès de leaders du secteur qui prouvent votre expertise.
    Obtenez votre licence ou votre master en ligne pour un prix inférieur à l'apprentissage en personne.
    Obtenez une qualification professionnelle délivrée par l'université dans un format flexible et interactif.

    Niveau
    Obligatoire
     *

    Durée
    Obligatoire
     *

    Sous-titres
    Obligatoire
     *

    Éducateur
    Obligatoire
     *

    Explorez le catalogue de cours de réseaux neuronaux

    • Statut : Free Trial
      Free Trial
      D

      DeepLearning.AI

      Réseaux de neurones et Deep learning (apprentissage profond)

      Compétences que vous acquerrez: Programmation en Python, Deep learning, Réseaux neuronaux artificiels, Apprentissage supervisé, Intelligence artificielle, Apprentissage automatique, Algèbre linéaire, Calculs, Optimisation des performances

      4,9
      évaluation, 4,9 sur 5 étoiles
      ·
      123 k avis

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Nouveau
      Nouveau
      Statut : Free Trial
      Free Trial
      J

      Johns Hopkins University

      Foundations of Neural Networks

      Compétences que vous acquerrez: Data Ethics, Artificial Neural Networks, Deep Learning, Machine Learning Algorithms, Reinforcement Learning, Generative AI, Debugging, Artificial Intelligence, Unsupervised Learning, Machine Learning, Computer Vision, Image Analysis, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Ethical Standards And Conduct, Applied Machine Learning, Unstructured Data, Linear Algebra, Markov Model, Data-Driven Decision-Making, Natural Language Processing

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Free Trial
      Free Trial
      I

      IBM

      Introduction à l'apprentissage profond et aux réseaux neuronaux avec Keras

      Compétences que vous acquerrez: Réseaux neuronaux artificiels, Tensorflow, Deep learning, Vision par ordinateur, PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Traitement du langage naturel (NLP), Analyse d'images, Apprentissage non supervisé, Algorithmes d'apprentissage automatique

      4,7
      évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
      ·
      1,8 k avis

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Free Trial
      Free Trial
      D

      DeepLearning.AI

      Deep learning

      Compétences que vous acquerrez: Programmation en Python, Deep learning, Apprentissage supervisé, Réseaux neuronaux artificiels, Grand modèle de langage (LLM), Tensorflow, Analyse, Vision par ordinateur, Algorithmes d'apprentissage automatique, Apprentissage automatique, PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Débogage, Intelligence artificielle, Algèbre linéaire, Apprentissage automatique appliqué, Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Traitement du langage naturel (NLP), Optimisation des performances, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Analyse d'images

      Préparer un diplôme

      4,8
      évaluation, 4,8 sur 5 étoiles
      ·
      146 k avis

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Free Trial
      Free Trial
      I

      IBM

      Introduction aux réseaux de neurones et à PyTorch

      Compétences que vous acquerrez: Deep learning, Modélisation prédictive, Réseaux neuronaux artificiels, Analyse de régression, Probabilités et statistiques, Apprentissage automatique, PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Algèbre linéaire, Manipulation des données

      4,4
      évaluation, 4,4 sur 5 étoiles
      ·
      1,8 k avis

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Free Trial
      Free Trial
      D

      DeepLearning.AI

      Réseaux neuronaux convolutifs

      Compétences que vous acquerrez: Deep learning, Réseaux neuronaux artificiels, Tensorflow, Vision par ordinateur, Intelligence artificielle, Traitement des données, PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Analyse d'images, Algorithmes, Apprentissage automatique appliqué

      4,9
      évaluation, 4,9 sur 5 étoiles
      ·
      42 k avis

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Nouveau
      Nouveau
      Statut : Free Trial
      Free Trial
      J

      Johns Hopkins University

      Introduction to Neural Networks

      Compétences que vous acquerrez: Artificial Neural Networks, Machine Learning Algorithms, Deep Learning, Computer Vision, Image Analysis, Machine Learning, Linear Algebra, Artificial Intelligence, Performance Tuning, Probability & Statistics

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Free Trial
      Free Trial
      I

      IBM

      Introduction à l’intelligence artificielle (IA)

      Compétences que vous acquerrez: Automatisation, Réseaux neuronaux artificiels, Grand modèle de langage (LLM), Deep learning, Vision par ordinateur, Intelligence artificielle, Apprentissage automatique, ChatGPT, Gouvernance, Transformation des entreprises, Apprentissage automatique appliqué, Éthique des données, Ingénierie de requête, Normes et conduite éthiques, Traitement du langage naturel (NLP), IA générative, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)

      4,7
      évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
      ·
      19 k avis

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Free Trial
      Free Trial
      D
      S

      Plusieurs enseignants

      Apprentissage automatique

      Compétences que vous acquerrez: Deep learning, Arbre de classification et de régression (CART), Modélisation prédictive, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Tensorflow, Apprentissage supervisé, NumPy, Intelligence artificielle, Apprentissage automatique, Apprentissage par renforcement, Algorithme de forêt aléatoire, Apprentissage automatique appliqué, Éthique des données, Apprentissage non supervisé, Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Algorithmes d'apprentissage automatique, Arbre de décision, Ingénierie des caractéristiques, Jupyter

      Préparer un diplôme

      4,9
      évaluation, 4,9 sur 5 étoiles
      ·
      34 k avis

      Débutant · Spécialisation · 1 à 3 mois

    • Statut : Free Trial
      Free Trial
      I

      IBM

      IBM AI Engineering

      Compétences que vous acquerrez: Programmation en Python, Vérification et validation, Réseaux neuronaux artificiels, Tensorflow, Apprentissage supervisé, Deep learning, Grand modèle de langage (LLM), Manipulation des données, PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Agents IA génératifs, Apprentissage par renforcement, Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Apprentissage non supervisé, Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Ingénierie de requête, Ingénierie des caractéristiques, IA générative, Traitement du langage naturel (NLP), Jupyter, Analyse d'images

      Préparer un diplôme

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

      Intermédiaire · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • Statut : Free Trial
      Free Trial
      D

      DeepLearning.AI

      Amélioration des réseaux neuronaux profonds : Réglage des hyperparamètres, régularisation et optimisation

      Compétences que vous acquerrez: Deep learning, Réseaux neuronaux artificiels, Tensorflow, Analyse, Algorithmes d'apprentissage automatique, Débogage, Optimisation des performances, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)

      4,9
      évaluation, 4,9 sur 5 étoiles
      ·
      63 k avis

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Free Trial
      Free Trial
      I

      IBM

      IBM Generative AI Engineering

      Compétences que vous acquerrez: Prompt Engineering, Data Wrangling, Large Language Modeling, Unit Testing, Supervised Learning, Feature Engineering, Generative AI, Keras (Neural Network Library), Deep Learning, Artificial Intelligence, ChatGPT, Natural Language Processing, Data Cleansing, Jupyter, Data Analysis, Unsupervised Learning, Data Manipulation, PyTorch (Machine Learning Library), Data Import/Export, Exploratory Data Analysis

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

      Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    1234…153

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

    • Réseaux de neurones et Deep learning (apprentissage profond): DeepLearning.AI
    • Foundations of Neural Networks: Johns Hopkins University
    • Introduction à l'apprentissage profond et aux réseaux neuronaux avec Keras: IBM
    • Deep learning: DeepLearning.AI
    • Introduction aux réseaux de neurones et à PyTorch: IBM
    • Réseaux neuronaux convolutifs: DeepLearning.AI
    • Introduction to Neural Networks: Johns Hopkins University
    • Introduction à l’intelligence artificielle (IA): IBM
    • Apprentissage automatique: DeepLearning.AI
    • IBM AI Engineering: IBM

    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)

    Questions fréquentes sur Réseaux de neurones

    Les réseaux neuronaux, également connus sous le nom de réseaux neuronaux ou réseaux neuronaux artificiels (ANN), sont des algorithmes d'apprentissage automatique organisés en réseaux qui imitent le fonctionnement des neurones du cerveau humain. Grâce à ce modèle de neurones biologiques, ces systèmes sont capables d'effectuer un apprentissage non supervisé à partir de vastes ensembles de données.

    Il s'agit d'un outil important pour les applications d'intelligence artificielle (IA), qui sont utilisées dans un nombre croissant de tâches, notamment la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel (NLP) et le diagnostic médical. Le domaine connexe de deep learning s'appuie également sur des réseaux neuronaux, en utilisant généralement une architecture de réseau neuronal convolutif (CNN) qui connecte plusieurs couches de réseaux neuronaux afin de permettre des applications plus sophistiquées.

    Par exemple, en utilisant deep learning, un système de reconnaissance faciale peut être créé sans spécifier de caractéristiques telles que la couleur des yeux et des cheveux ; au lieu de cela, le programme peut simplement être alimenté par des milliers d'images de visages et il apprendra ce qu'il faut rechercher pour identifier différents individus au fil du temps, de la même manière que les humains apprennent. Quelle que soit l'application finale, les réseaux neuronaux sont généralement créés dans TensorFlow et/ou avec des compétences en programmation Python. ‎

    Les réseaux neuronaux sont un concept fondamental à comprendre pour les métiers de l'intelligence artificielle (IA) et deep learning. Et comme le nombre d'industries cherchant à tirer parti de ces approches ne cesse de croître, il en va de même pour les opportunités de carrière pour les professionnels ayant une expertise dans le domaine du réseau neuronal. Par exemple, ces compétences pourraient déboucher sur des emplois dans le domaine des soins de santé, en créant des outils permettant d'automatiser les examens radiologiques ou d'aider à la découverte de médicaments, ou sur un emploi dans l'industrie automobile, en développant des véhicules autonomes.

    Les professionnels qui consacrent leur carrière à des travaux de pointe dans le domaine du réseau neuronal obtiennent généralement un diplôme de master, voire un doctorat en informatique. Cette expertise de haut niveau en matière de réseau neuronal et d'intelligence artificielle est très demandée ; selon le Bureau of Labor Statistics, les chercheurs en informatique gagnent un salaire annuel médian de 122 840 dollars par an, et ces emplois devraient connaître une croissance beaucoup plus rapide que la moyenne au cours de la prochaine décennie. ‎

    Absolument - en fait, Coursera est l'un des meilleurs endroits pour apprendre sur le réseau neuronal, en ligne ou autrement. Vous pouvez suivre des cours et une spécialisation couvrant plusieurs cours sur des sujets tels que le réseau neuronal, l'intelligence artificielle et deep learning auprès de pionniers dans le domaine - notamment deeplearning.ai et l'université de Stanford. Coursera a également établi des partenariats avec des leaders de l'industrie tels qu'IBM, Google Cloud et Amazon Web Services pour proposer des cours qui peuvent mener à des certificats professionnels dans le domaine de l'IA appliquée et dans d'autres domaines. Vous pouvez même apprendre le réseau neuronal avec la pratique Projet Guidé, une façon d'apprendre sur Coursera en complétant des tutoriels étape par étape dirigés par des enseignants expérimentés. ‎

    Avant de commencer à apprendre le réseau neuronal, il est important d'avoir de l'expérience dans la création et l'utilisation d'algorithmes, car le réseau neuronal fonctionne avec des algorithmes complexes. Vous devez également posséder au moins des compétences fondamentales en mathématiques, mais vous serez plus avantagé si vous avez des connaissances en algèbre linéaire, en calcul, en statistiques et en probabilités. Il est également important de savoir résoudre des problèmes avant de commencer à apprendre le réseau neuronal. Il est utile de comprendre comment le cerveau humain traite les informations, car les réseaux neuronaux artificiels sont calqués sur le fonctionnement du cerveau. Une expérience dans l'utilisation d'un langage de programmation, en particulier Java, R, Python ou C++, vous sera également utile. Cela inclut l'expérience de l'utilisation des bibliothèques de ces langages, auxquelles vous accéderez pour appliquer les algorithmes utilisés dans le réseau neuronal. ‎

    Les personnes qui conviennent le mieux au réseau neuronal sont innovantes, intéressées par la technologie et capables d'identifier des schémas dans de grandes quantités de données et d'en tirer des conclusions. Les personnes qui souhaitent faciliter la vie et le travail des êtres humains grâce à la technologie artificielle sont également bien placées pour jouer un rôle dans le réseau neuronal. En outre, les personnes qui ont de bonnes compétences en programmation et en ingénierie des données (SQL, analyse des données, ETL et visualisation des données) sont probablement bien placées pour occuper un poste au sein du réseau neuronal. ‎

    Si vous êtes intéressé par le domaine de l'intelligence artificielle, l'apprentissage du réseau neuronal est fait pour vous. Si votre poste actuel ou futur implique l'analyse des données, la reconnaissance des formes, l'optimisation, la prévision ou la prise de décision, vous pourriez également bénéficier de l'apprentissage du réseau neuronal. Les réseaux neuronaux sont également utilisés dans les logiciels de reconnaissance d'images, la synthèse vocale, les véhicules autopilotés, les systèmes de navigation, les robots industriels et les algorithmes de protection des systèmes d'information. ‎

    Les cours en ligne sur le réseau neuronal constituent un moyen pratique et formatif d'améliorer vos connaissances ou d'acquérir de nouvelles compétences dans le domaine du réseau neuronal. Choisissez parmi une large gamme de cours sur le réseau neuronal proposés par des universités de premier plan et des leaders de l'industrie, adaptés à différents niveaux de compétences. ‎

    L'ensemble du catalogue de cours de Coursera est offert aux clients d'entreprise sans aucune restriction. Le choix du meilleur cours sur le réseau neuronal dépend des besoins et des niveaux de compétence de vos employés. Tirez parti de notre tableau de bord des compétences pour comprendre les lacunes en matière de compétences et déterminer le cours le plus approprié pour améliorer efficacement les compétences de votre personnel. En savoir plus sur Coursera pour les affaires ‎

    Le contenu de cette FAQ a été mis à disposition à des fins d'information uniquement. Il est conseillé aux étudiants d'effectuer des recherches supplémentaires afin de s'assurer que les cours et autres qualifications suivis correspondent à leurs objectifs personnels, professionnels et financiers.

    Autres sujets à explorer

    Arts et sciences humaines
    338 cours
    Business
    1095 cours
    Informatique
    668 cours
    Science des données
    425 cours
    Technologies de l'information
    145 cours
    Santé
    471 cours
    Mathématiques et logique
    70 cours
    Développement personnel
    137 cours
    Sciences physiques et ingénierie
    413 cours
    Sciences sociales
    401 cours
    Apprentissage des langues
    150 cours

    Pied de page Coursera

    Compétences techniques

    • ChatGPT
    • Codage
    • Informatique
    • Cybersécurité
    • DevOps
    • Piratage éthique
    • IA générative
    • Programmation Java
    • Python
    • Développement Web

    Compétences analytiques

    • Intelligence artificielle
    • Big Data
    • Analyse de valeur et de rentabilité
    • analyse des données
    • Science des données
    • Modélisation financière
    • Apprentissage automatique
    • Microsoft Excel
    • microsoft power bi
    • SQL

    Compétences professionnelles

    • Comptabilité
    • Marketing numérique
    • Commerce électronique
    • Finance
    • Google
    • Conception graphique
    • IBM
    • Marketing
    • Project Management
    • Le marketing appliqué aux réseaux sociaux

    Ressources professionnelles

    • Certifications informatiques essentielles
    • Compétences à acquérir pour les hauts revenus
    • Comment obtenir un certificat PMP
    • Comment apprendre l'Intelligence artificielle (IA)
    • Certifications populaires en cybersécurité
    • Certifications appréciées en analyse des données
    • Que fait un analyste de données ?
    • Ressources pour le développement de carrière
    • Test d'aptitude professionnelle
    • Partagez votre histoire d'apprentissage Coursera

    Coursera

    • À propos
    • Ce que nous proposons
    • Direction
    • Carrières
    • Catalogue
    • Coursera Plus
    • Certificats Professionnels
    • Certificats MasterTrack®
    • Diplômes
    • Pour l'entreprise
    • Pour les gouvernements
    • Pour le campus
    • Devenir un partenaire
    • Impact social
    • cours gratuits
    • Recommandations de crédits ECTS

    Communauté

    • Étudiants
    • Partenaires
    • Testeurs bêta
    • Blog
    • Le podcast Coursera
    • Blog Tech
    • Centre d'enseignement

    Plus

    • Presse
    • Investisseurs
    • Conditions
    • Confidentialité
    • Aide
    • Accessibilité
    • Contact
    • Articles
    • Répertoire
    • Filiales
    • Déclaration sur l’esclavage moderne
    • Gérer les préférences en matière de cookies
    Apprendre partout
    Télécharger dans l'App Store
    Disponible sur Google Play
    Logo Certified B Corporation
    © 2025 Coursera Inc. Tous droits réservés.
    • Facebook Coursera
    • Linkedin Coursera
    • Twitter Coursera
    • YouTube Coursera
    • Instagram Coursera
    • TikTok Coursera