Aperçu
Plongez dans les algorithmes et méthodologies essentiels au cœur de l'IA et de l'apprentissage automatique avec ce cours approfondi. Découvrez comment les modèles de langue pré-entraînés (LLM) et divers paradigmes d'apprentissage comme l'apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement se combinent pour résoudre des défis commerciaux complexes.
Acquérez une expérience pratique dans la mise en œuvre et l'évaluation de ces techniques, en vous concentrant sur les applications pratiques et en comprenant leurs forces et limites respectives. Apprenez à appliquer des méthodes de sélection et d'ingénierie de caractéristiques pour améliorer les performances de votre modèle et explorez des modèles d'apprentissage profond adaptés à des tâches d'IA complexes.
Tout au long du cours, vous serez équipé pour :
- Mettre en œuvre, évaluer et articuler les fonctions des algorithmes d'apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement.
- Améliorer les performances des modèles avec des techniques de sélection et d'ingénierie de caractéristiques expertes.
- Exprimer des modèles d'apprentissage profond adaptés pour des tâches d'IA complexes.
- Évaluer l'efficacité des diverses méthodologies d'IA & ML par rapport à des problèmes commerciaux spécifiques.
Les prérequis pour réussir dans ce cours incluent une compétence intermédiaire en programmation Python, ainsi qu'une compréhension fondamentale de l'IA et de l'apprentissage automatique, renforcée par une familiarité avec l'IA générative (GenAI) et les modèles de langue pré-entraînés (LLM). Une compréhension basique des statistiques sera également bénéfique.
Fournisseur : Coursera
Catégories : Cours d'Intelligence Artificielle, Cours d'Apprentissage Automatique, Cours d'Apprentissage par Renforcement, Cours d'Apprentissage Profond, Cours de Réseaux de Neurones, Cours d'IA Générative, Cours d'Apprentissage Supervisé, Cours d'Apprentissage Non Supervisé, Cours d'Ingénierie des Caractéristiques
