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Cours d'IA

7074 Cours

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Pertinence à l'ère de la recherche générative - Discours d'ouverture Haystack US 2023

Explorez l'intégration de l'IA générative dans la recherche, en couvrant les stratégies, les exemples de code et l'équilibre entre les capacités de l'IA et les techniques traditionnelles de pertinence pour des résultats précis.
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duration 56 minutes
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Pertinence à l'ère de la recherche générative - Discours d'ouverture de Haystack US 2023

Explorez des stratégies pour intégrer l'IA générative et les modèles de langage dans les applications de recherche, en équilibrant précision et pertinence tout en tirant parti des nouvelles capacités dans le paysage de recherche en évolution.
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Abaisser le Seuil d'Entrée pour la Recherche de Vecteurs Neuraux - Appliquer l'Apprentissage de la Similarité

Explorez l'apprentissage de la similarité pour une mise en œuvre efficace de la recherche neuronale, réduisant les besoins en données ainsi que le temps d'entraînement, tout en répondant aux défis spécifiques au domaine.
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Ontologies, apprentissage profond sur graphes et IA en science des matériaux

Explorez les ontologies, l'apprentissage profond par graphes, et l'IA dans la science des matériaux, en vous concentrant sur la fabrication avancée et la science des synchrotrons. Découvrez des approches innovantes pour l'analyse multimodale et la prise de décision.
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Intégration de la cybersécurité et de l'apprentissage automatique pour les applications dans les systèmes de transport

Explorez l'intégration de la cybersécurité et de l'apprentissage automatique dans les systèmes de transport. Découvrez les défis, la recherche et les solutions innovantes pour sécuriser l'Internet des Transports et les Systèmes de Transport Intelligents.
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Réseaux qui s'adaptent à la dimensionnalité intrinsèque au-delà du domaine

Explorez la capacité des réseaux neuronaux à s'adapter à la dimensionnalité intrinsèque, en vous concentrant sur les réseaux ReLU approximant des fonctions avec des cartes de caractéristiques réduisant la dimensionnalité. Obtenez des informations sur l'apprentissage des variétés et l'analyse des données.
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Prédire la Percée : Comment l'IA a Anticipé l'Ignition de la Fusion Avant qu'elle n'Arrive

Explorez comment l'IA a prédit l'allumage par fusion au National Ignition Facility, révolutionnant la recherche sur l'énergie propre et nous rapprochant de la maîtrise de la puissance des étoiles.
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Biais de genre dans l'apprentissage automatique

Explorez le biais de genre dans l'apprentissage automatique avec Shalvi Mahajan. Découvrez le rôle de l'IA dans l'amplification des biais, les défis du monde réel, et les techniques en évolution pour y faire face dans la conception de produits et les services pour tous les genres.
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Pratiquez l'apprentissage automatique pour les ingénieurs pétroliers avec peu ou pas de code.

Explorez les applications de l'apprentissage automatique en ingénierie pétrolière avec un minimum de programmation. Acquérez des compétences pratiques pour mettre en œuvre des solutions d'apprentissage automatique dans l'analyse des réservoirs et l'optimisation de la production.
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duration 1 hour 47 minutes
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Commerce de détail intelligent : Techniques d'optimisation pour un succès stratégique

Plongez dans les techniques d'optimisation de la vente au détail basées sur les données, en utilisant l'analyse et l'apprentissage automatique pour améliorer la prise de décision, rationaliser les processus et augmenter la rentabilité dans le secteur du commerce de détail.
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L'intelligence artificielle est la capacité d'une machine à imiter la pensée humaine. Il s'agit du nom de la technologie moderne grâce à laquelle les dispositifs électroniques, les programmes et les robots peuvent résoudre divers problèmes à l'aide d'algorithmes donnés. Nous vous indiquons par où commencer à étudier le cours d'IA et pourquoi il est nécessaire.

Qu'est-ce qu'un cours d'IA et pourquoi est-il si intéressant?

La notion de cours d'intelligence artificielle et de la pensée machine intéressaient les scientifiques bien avant l'invention des ordinateurs, et après l'avènement des ordinateurs, elle a atteint un nouvel niveau. Dans les années 1950 et 60, les questions relatives à la création et à l'utilisation de l'intelligence artificielle ont commencé à être largement discutées dans la société.

La réponse à cette question est également difficile à trouver car il n'y a pas de critères clairs pour l'intelligence d'une machine. Si c'est la capacité à faire des conclusions logiques, alors l'ordinateur a depuis longtemps dépassé les humains. Quand il s'agit de flexibilité et d'originalité de la pensée, les humains sont toujours supérieurs aux dispositifs intelligents les plus modernes.

L'IA est activement utilisée dans divers domaines, la liste desquels ne cesse de s'allonger chaque année, et pas seulement les techniciens, mais aussi les humanistes - spécialistes en gestion de projets, publicité et relations publiques, psychologues, économistes et linguistes - peuvent trouver leur place dans ce domaine.

Que peuvent faire les programmes de cours d'intelligence artificielle?

Les technologies modernes d'intelligence artificielle permettent de créer des dispositifs et des programmes qui :

trouvent le maximum de solutions possibles à une situation ; l'intelligence machine peut rapidement analyser toutes les options et calculer laquelle sera la moins chère, la plus sûre et la plus efficace. Les réponses de la machine dépendront de la tâche qu'une personne lui a donnée. Par exemple, les cours d'IA en ligne peuvent montrer comment calculer quel modèle ou produit est plus rentable à produire en fonction des données sur le coût des consommables et du volume de vente.

peuvent répondre à toutes les questions intégrées à leur système ; en même temps, la machine peut non seulement trouver une réponse toute faite dans la base de données, mais aussi la rechercher grâce à des questions préliminaires qui réduisent progressivement le champ de recherche.

collecter et traiter de grandes quantités d'informations, les analyser, les combiner avec d'eux nouveaux segments d'informations ; c'est ainsi, par exemple, que fonctionne le système de recherche d'images de Google.

L'intelligence artificielle est une technologie non seulement du présent, mais aussi du futur, et les spécialistes dans ce domaine n'auront pas de problèmes pour trouver un emploi dans les prochaines décennies. D'énormes investissements sont déjà attirés dans ce domaine, il n'y aura donc pas de problèmes de rémunération pour les travailleurs impliqués dans le développement, la production et la mise en œuvre des meilleures technologies de cours d'IA d'AI Education.

Contribution à la science et à la culture

L'intelligence artificielle et la création de programmes et de dispositifs intelligents est un domaine dans lequel de nouvelles découvertes sont constamment faites. En travaillant sur l'intelligence artificielle, les scientifiques et les ingénieurs sont à l'avant-garde de la science mondiale, faisant avancer l'humanité. De plus, le développement de l'intelligence artificielle et son introduction dans notre vie posent de nombreuses questions éthiques et philosophiques, dont la résolution requiert non pas un esprit machine, mais un esprit humain capable de penser de manière créative.

Création

Dans le domaine de la création d'IA, non seulement les développeurs de logiciels sont très demandés, mais aussi les personnes à la pensée créative capables de proposer et de promouvoir de nouvelles idées. Pour travailler dans ce domaine, il est important de savoir penser de manière créative. Un domaine prometteur auquel une personne créative peut s'attaquer est celui d'apprendre à une machine à créer des œuvres d'art. Déjà aujourd'hui, les ordinateurs dessinent des images, écrivent de la musique et de la poésie. Dans un futur proche, peut-être qu'ils prendront en charge la création de livres, de films et de dessins animés.

Acquisition de nouvelles compétences

Pour travailler dans le domaine de l'intelligence artificielle, vous avez besoin d'une bonne connaissance des mathématiques et de la programmation de base. Pour l'étude de l'IA, les deux branches les plus importantes des mathématiques sont l'algèbre linéaire et la théorie des probabilités. Le langage de programmation le plus populaire dans ce domaine est Python, suivi de R et Lua. La connaissance de l'anglais sera également utile - les données scientifiques les plus modernes, les articles, les rapports sur les réalisations et les expériences sont généralement publiés en anglais!