Dans la spécialisation AI for Scientific Research, nous apprendrons à utiliser l'IA dans des situations scientifiques pour découvrir des tendances et des modèles au sein d'ensembles de données. Le cours 1 présente un peu le langage Python en relation avec la science des données. Nous partagerons quelques bibliothèques existantes pour vous aider à analyser vos ensembles de données. À la fin du cours, vous appliquerez un modèle de classification pour prédire la présence ou l'absence d'une maladie cardiaque à partir des données de santé d'un patient. Le cours 2 couvre l'ensemble du pipeline d'apprentissage automatique, depuis la lecture, le nettoyage et la transformation des données jusqu'à l'exécution d'algorithmes d'apprentissage automatique de base et avancés. Dans le cours 3, nous nous appuierons sur nos connaissances des modèles de base et explorerons des techniques d'IA plus avancées. Nous décrirons les différences entre les deux techniques et étudierons en quoi elles diffèrent. Ensuite, nous réaliserons un projet visant à prédire la similarité entre les patients en santé à l'aide de forêts aléatoires. Dans le cours 4, qui est un cours de synthèse, nous comparerons les séquences génomiques des mutations du gène COVID-19 afin d'identifier les zones potentielles qu'un traitement médicamenteux pourrait cibler. À la fin du cours, vous serez en bonne voie pour découvrir des moyens de lutter contre les maladies grâce au séquençage du génome.

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Spécialisation L'IA au service de la recherche scientifique
Lancez votre carrière dans la science des données. Utiliser l'intelligence artificielle pour découvrir et tester des hypothèses.
Enseigné en Français (doublage IA)



Instructeurs : Sabrina Moore
4 672 déjà inscrits
Inclus avec
(59 avis)
Expérience recommandée
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Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Comment utiliser l'IA dans des situations scientifiques pour découvrir des tendances et des modèles dans des ensembles de données ?
Le processus complet d'apprentissage automatique
Utiliser l'intelligence artificielle pour prédire des séquences dans des ensembles de données
Vue d'ensemble
Compétences que vous acquerrez
- Bioinformatics
- Feature Engineering
- Dimensionality Reduction
- Classification And Regression Tree (CART)
- Random Forest Algorithm
- Data Processing
- Exploratory Data Analysis
- Data Manipulation
- Data Science
- Machine Learning Algorithms
- Applied Machine Learning
- Data Cleansing
- Data Transformation
- Machine Learning
- Predictive Modeling
Outils que vous découvrirez
Ce qui est inclus

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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 LearnQuest

Spécialisation - série de 4 cours
Ce que vous apprendrez
Utiliser des techniques d'intelligence artificielle pour tester des hypothèses en Python
Appliquer un modèle d'apprentissage automatique en combinant Numpy, Pandas et Scikit-Learn
Compétences que vous acquerrez
Ce que vous apprendrez
Mettre en œuvre et évaluer des modèles d'apprentissage automatique (réseaux neuronaux, forêts aléatoires, etc.) sur des données scientifiques en Python
Compétences que vous acquerrez
Ce que vous apprendrez
Compétences que vous acquerrez
Ce que vous apprendrez
Analyse des séquences génomiques pour trouver des similitudes et identifier des sous-séquences cibles à l'aide de modèles prédictifs.
Compétences que vous acquerrez
Obtenez un certificat professionnel
Ajoutez ce titre à votre profil LinkedIn, à votre curriculum vitae ou à votre CV. Partagez-le sur les médias sociaux et dans votre évaluation des performances.
Instructeurs



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Foire Aux Questions
Pour suivre les quatre cours de la spécialisation, vous consacrerez 3 à 5 heures par semaine pendant 14 semaines.
Aucune formation spécifique n'est requise, mais l'IA et l'apprentissage automatique étant des domaines à forte composante scientifique, un intérêt pour les sciences et les mathématiques est utile.
Oui. Comme l'information se construit au fil des cours, il est recommandé de les suivre dans l'ordre.
Plus de questions
Aide financière disponible,