Durée du programme
5 semaines
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Durée du cours
Plan de cours
Introduction à Scikit-Learn
Ce module présente Scikit-Learn, une bibliothèque essentielle d'apprentissage automatique en Python. Il couvre ses fonctionnalités principales, y compris les algorithmes d'apprentissage supervisé et non supervisé, l'entraînement et l'évaluation des modèles. Les étudiants explorent les fonctionnalités de Scikit-Learn pour la classification, la régression, le regroupement et l'évaluation des modèles, établissant une compréhension fondamentale de l'apprentissage automatique avec cette bibliothèque puissante.
Apprentissage automatique avec Scikit-Learn
Techniques et applications avancées de PyTorch
Introduction à Tensor Flow
Fondamentaux de l'apprentissage profond avec Tensor Flow
Réseaux de neurones convolutionnels (CNN) avec Tensor Flow
Réseaux de Neurones Récurrents (RNR)
Introduction à PyTorch et aux tenseurs
Apprentissage Profond avec PyTorch
The 3-Step Path to Certification Success
Generic study guides often leave you unprepared for the performance-based questions in the actual exam. Our method ensures you don't just memorize answers - you build the skills.
Assess Your
Starting Point
Don't start at page one. Our adaptive assessment maps your current skills against the exam requirements. You get a custom syllabus that focuses only on what you don't know.
Learn by Doing
Watching videos doesn't build careers. Our integrated Virtual Sandboxes allow you to build, break, and fix real architecture in a safe environment. Build a portfolio of practical skills that proves you’re ready for the job on day one
Validate with Confidence
Our practice exams are the gold standard. When our analytics show you are "Proficient," you can walk into the testing center with 100% confidence. We don't just hope you pass; we prove it.
