Aperçu
Inscrivez-vous au quatrième volet de la Certification en Workflow d'Entreprise IA d'IBM, un cours spécifiquement conçu pour poursuivre votre parcours en intelligence artificielle avec un accent sur l'apprentissage automatique, la reconnaissance visuelle et le TAL (Traitement automatique des langues). Ce cours crucial est conçu comme partie d'une spécialisation complète, où chaque module s'appuie de manière fluide sur le précédent. Il est vivement recommandé de suivre cette série de manière séquentielle pour une expérience d'apprentissage cohérente et structurée.
Dans le Cours 4, plongez profondément dans la phase cruciale du workflow IA pertinente pour une entreprise de médias en streaming hypothétique. Cela inclut la configuration des modèles et la configuration des pipelines de données essentiels. Démarrez votre apprentissage avec une exploration approfondie des métriques d'évaluation pour comprendre les meilleures pratiques à travers les métriques de régression, les métriques de classification et les métriques multiclasse. Ces perspectives aideront à déterminer le modèle le plus efficace pour relever divers défis commerciaux.
Avancez vos connaissances avec des discussions détaillées sur les pratiques optimales pour plusieurs types de modèles tels que les modèles linéaires, les modèles basés sur les arbres et les réseaux de neurones. Vivez une expérience d'apprentissage pratique avec les modèles Watson prêts à l'emploi d'IBM pour la Compréhension du langage naturel (NLU) et la Reconnaissance visuelle, apportant un contexte pratique à votre apprentissage à travers des études de cas en TAL et analyse d'image.
À la fin de ce cours, vous aurez acquis la capacité à :
- Analyser et appliquer les métriques communes pour la régression, la classification et la classification multilabel,
- Utiliser la régression linéaire et logistique dans l'apprentissage supervisé,
- Mettre en œuvre des stratégies de recherche en grille et de validation croisée,
- Sélectionner des modèles pour la production basée sur les métriques d'évaluation,
- Décrire l'application des algorithmes basés sur les arbres et des réseaux de neurones dans l'apprentissage supervisé,
- Concevoir un modèle de réseau neuronal en utilisant Tensorflow,
- Créer et évaluer les instances de Reconnaissance Visuelle et NLU de Watson.
Ce cours est particulièrement bénéfique pour les professionnels existants en science des données cherchant à améliorer leur expertise dans le déploiement de l'IA au sein de grandes entreprises. Il présuppose l'achèvement des trois premiers cours de la spécialisation en Workflow d'Entreprise IA d'IBM et une solide compréhension de l'algèbre linéaire, de la statistique, de l'apprentissage automatique, de la programmation en Python, de l'utilisation d'IBM Watson Studio et de la familiarité avec le processus de design thinking.
Choisissez ce cours pour approfondir vos compétences en apprentissage automatique, reconnaissance visuelle et TAL et paver votre chemin pour devenir un praticien plus averti dans le domaine de l'IA.
Catégories : Cours sur l'apprentissage automatique, Cours sur le Traitement automatique des langues (TAL), Cours sur la régression linéaire, Cours sur l'analyse de régression.
Programme
Enseigné par
Mark J Grover and Ray Lopez, Ph.D.
