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Cours d'IA

7074 Cours

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Incitation à l'évaluation des explications en texte libre - Partie 2

Plongez dans les techniques avancées pour évaluer les explications en texte libre dans l'incitation par l'IA, en mettant l'accent sur les méthodologies et les applications pratiques pour l'analyse des données scientifiques.
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duration 1 hour 22 minutes
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Défis dans la promotion de la confiance et de la méfiance envers les systèmes d'IA

Explorez les principaux défis du développement de la confiance en l'IA, allant de la construction de benchmarks et des méthodes d'évaluation aux problèmes de qualité des données et aux facteurs humains de confiance dans les systèmes d'intelligence artificielle.
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duration 1 hour 20 minutes
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Visualisation pour la science des données - Création de vues et tableaux de bord

Maîtrisez les techniques de visualisation de données pour créer des vues et des tableaux de bord percutants, en mettant l'accent sur les meilleures pratiques pour une présentation et une communication efficaces des données dans les applications de science des données.
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duration 1 hour 17 minutes
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Introduction aux explications et à l'interprétabilité des modèles d'apprentissage automatique

Explorez les concepts clés dans les explications de la science des données, allant de la mise en évidence basée sur le gradient à l'édition contrastive, en couvrant les techniques essentielles pour comprendre et interpréter des modèles complexes.
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duration 1 hour 21 minutes
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L'importance des arts et de l'artisanat dans les ThreatOps - Communication visuelle efficace pour l'analyse de la cybersécurité

Maîtrisez des techniques de visualisation efficaces pour les incidents de cybersécurité et le renseignement sur les menaces, améliorant ainsi votre capacité à communiquer des concepts de sécurité complexes à travers des diagrammes clairs et standardisés.
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Apprentissage profond et compréhension des processus pour la science des systèmes terrestres axée sur les données - Conférence 37

Explorez les applications de l'apprentissage profond dans les sciences du système terrestre, en mettant l'accent sur la compréhension des processus et les approches basées sur les données pour la recherche et l'analyse environnementale.
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duration 1 hour 4 minutes
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Création de votre espace génie IA/BI pour l'analyse des données d'entreprise

Découvrez comment autonomiser les équipes commerciales avec AI/BI Genie - une interface conversationnelle qui permet l'exploration de données en langage naturel et l'analytique en libre-service pour des insights instantanés.
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duration 13 minutes
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Apprentissage Automatique Pratique pour l'IA : Compétences Fondamentales et Expériences

Découvrez les principes et applications de l'apprentissage automatique dans ce cours destiné aux non-spécialistes en ML.
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duration 2 weeks, 3 hours a week
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Génération de Données Synthétiques et Applications en Python

Découvrez comment générer des données synthétiques pour des projets d'apprentissage automatique et d'analyse de données, avec des exemples pratiques en Python et des stratégies de mise en œuvre.
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Apprentissage automatique haute performance, apprentissage profond et science des données - Principes et pratique

Maîtrisez les principes de l'informatique haute performance pour l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond, en vous concentrant sur les stratégies de mise en œuvre pratiques et les techniques avancées pour optimiser les flux de travail en science des données.
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duration 3 hours 6 minutes
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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!