Le Black Friday commence officiellement la semaine prochaine mais certains commencent à affûter leurs offres. Sur Udemy, une plateforme de cours en ligne dont j’ai souvent poussé les offres ici, pas mal de cours sur la sécurité informatique et l’intelligence artificielle sont proposés à des prix assez intéressants.
En voici une petite liste que je vous ai préparé 😉
Comme il commence à cailler sévère, quoi de mieux que d’allumer l’ordi, se préparer un bon chocolat chaud et ambiancer son clavier.
Le Deep Learning de A à Z
Description
Le domaine de l’intelligence artificielle est en pleine croissance. Entre les voitures autonomes qui ont déjà roulé des millions de kilomètres, IBM Watson qui produit de meilleurs diagnostics que des armées de médecins, ou le robot Alpha Go de l’équipe Deepmind de Google qui bat le champion du monde de Go, il n’y a plus de doute sur l’explosion de ce nouveau domaine.
Mais plus le domaine de l’IA progresse, plus les problèmes qu’on cherche à résoudre sont compliqués. Seul le Deep Learning peut résoudre des problèmes aussi complexes, ce qui explique pourquoi on le retrouve au cœur des recherches en intelligence artificielle.
Qui peut être intéressé parce cours?
- Quiconque étant intéressé par le Deep Learning
- Les étudiants ayant un niveau lycée de mathématiques désirant apprendre le Deep Learning
- Les personnes connaissant les bases de Machine Learning ou de Deep Learning (les algos classiques comme la régression linéaire, la régression logistique et des sujets plus avancés comme les réseaux de neurones artificiels), mais désirant explorer plus avant le domaine du Deep Learning
- Quiconque n’étant pas à l’aise avec le code mais qui est intéressé par le Deep Learning et désire l’appliquer sur des jeux de données
- Les étudiants universitaires désirant démarrer une carrière en Data Science
- Les data analyst désirant améliorer leurs connaissances en Deep Learning
- Les personnes souhaitant changer de métier et devenir data scientist
- Les personnes souhaitant apporter plus de valeur à leur entreprise en utilisant la technologie du Deep Learning
- Les entrepreneurs désirant comprendre comment utiliser les outils de Deep Learning dans leur entreprise
- Les entrepreneurs désirant prendre l’avantage sur leurs compétiteurs dans leur industrie en utilisant les outils avancés de Deep Learning
Pour accéder au cours c’est ici
Hacking Éthique : Le Cours Complet
Apprenez les bases de la sécurité informatique pour vous protéger des cyberattaques
Description:
À travers celui-ci, vous allez apprendre beaucoup de concepts fondamentaux en sécurité informatique.
Le cours se veut à la fois pratique et interactif, vous aurez de quoi vous entraîner sur vos systèmes sans rien casser et vous pourrez poser vos questions à tout moment si vous en avez.
Les cyberattaques les plus populaires seront traitées dans ce cours, de façon à vous enseigner les bases de la sécurité dans les grands domaines informatiques (web, réseau, système, etc). Le tout dans le respect des lois et de l’éthique du hacking.
Déjà 12 000 inscrits à ce cours
L’Intelligence Artificielle de A à Z
Combinez la puissance des Data Sciences, du Machine Learning et du Deep Learning pour créer des IA redoutables
Description
Vous apprendrez les concepts clés de l’IA ainsi que développerez l’intuition qui vous permettra d’être rapidement capable de concevoir vos propres IA:
- Comment démarrer la création d’une IA sans aucune connaissance préalable de code à l’aide de Python.
- Comment utiliser OpenAI Gym pour apprendre le plus rapidement possible.
- Comment optimiser vos IAs afin qu’elles atteignent leur potentiel maximal dans le monde réel.
Voici ce que vous apprendrez dans ce cours :
1.De parfait débutant à expert en Intelligence Artificielle – Vous apprendrez à créer des IA autonomes et capables d’évoluer dans de nombreux environnements différents et vous serez capable de reproduire les exemples pour vos propres projets.
2. Templates de code – Dans chaque chapitre, nous vous donnons accès à tous les templates de code que nous utilisons (et expliquons). Ainsi, lorsque vous créez un nouveau projet, pas la peine de redémarrer de zéro. Vous pouvez directement reprendre le template, l’adapter rapidement, et observer votre nouvelle IA !
3. Vidéos intuitives – Plutôt que de développer des équations mathématiques sur des pages et des pages, nous apportons une attention toute particulière à l’intuition derrière la théorie afin que vous compreniez ce que vous faites et soyez capable d’être autonomes lorsque vous voudrez améliorer vos algorithmes.
4. Applications concrètes – Dans ce cours, vous serez amenés à créer une IA non pas sur 1, ni 2, mais sur 3 jeux différents ! Dans chaque module, dont la complexité va aller en s’accroissant, l’IA que vous bâtirez sera capable d’apprendre comment le jeu fonctionne, et à force d’accumuler de l’expérience, va réussir à remplir les objectifs que vous lui donnerez.
5. Aide directe – Nous nous sommes engagés à rendre ce cours le plus accessible possible afin d’enseigner l’IA à un maximum de personnes. C’est pourquoi, si vous avez besoin d’aide, nous serons là pour vous épauler. Posez une question sur le point bloquant que vous ne comprenez pas, et nous vous apporterons la solution.
Vous pouvez voir le cours ici
Introduction au Machine Learning
Apprenez à créer sur Python des modèles de Machine Learning puissants et créateurs de valeur. Templates de codes inclus.
Description
Intéressé par le domaine du Machine Learning ? Alors ce cours est fait pour vous !
Ce cours a été conçu par deux data scientists professionnels qui partagent leur expertise pour vous aider à intégrer la parfaite intuition des modèles de Machine Learning et vous donner les compétences pour implémenter ces modèles.
Tout se fera step by step de sorte que vous développiez votre compréhension du Machine Learning de manière clair et progressive. Chaque tutoriel vous fera acquérir une nouvelle compétence et de nouvelles bases solides.
Ce cours est divisé en 4 parties, chacune correspondant à une branche fondamentale du Machine Learning:
- Partie 1 – Data Preprocessing: pour bien préparer les données de sorte à faciliter l’apprentissage du modèle.
- Partie 2 – Régression: pour prédire une valeur réelle continue.
- Partie 3 – Classification: pour prédire une catégorie.
- Partie 4 – Clustering: pour identifier des segments d’observations groupées par similarité.
Et en bonus, ce cours inclut tous les templates de code d’implémentation des modèles de Machine Learning dans le cas général, de sorte que vous puissiez les utiliser très facilement sur vos datasets.