Core Concepts in AI
Coursera
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Johns Hopkins University is a globally recognized research university comprising 9 schools and campuses worldwide. It provides more than 260 degree programs, ranging from undergraduate to graduate and postdoctoral studies.
Aperçu
Le cours "Concepts Fondamentaux en IA" est votre porte d'entrée pour maîtriser l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML). Conçu par l'Université Johns Hopkins et disponible sur Coursera, il fournit une base complète en IA, vous aidant à comprendre, évaluer et mettre en œuvre des systèmes IA efficacement.
Tout au long du cours, acquérez une compréhension claire des terminologies clés en IA et ML, y compris un examen approfondi des cadres tels que R.O.A.D. (Exigences, Opérationnaliser les Données, Méthode Analytique, Déploiement). Explorez les compromis algorithmiques cruciaux et les considérations sur la qualité des données dont les professionnels ont besoin pour relier efficacement les concepts techniques à la prise de décision stratégique.
Une caractéristique marquante de ce cours est son accent sur l'équilibre entre la profondeur technique et l'accessibilité, le rendant parfait pour les dirigeants, gestionnaires et professionnels qui dirigent des initiatives IA. Vous apprendrez sur les métriques de performance, l'accord entre annotateurs et les compromis de ressources, acquérant des perspectives sur les capacités et les limitations de l'IA, essentielles pour prendre des décisions éclairées.
Ce cours permet tant aux novices qu'aux professionnels expérimentés d'optimiser les systèmes IA, de relever les défis de la qualité des données et de choisir les algorithmes les mieux adaptés. À la fin, vous naviguerez dans les projets IA avec confiance et les alignerez sur les objectifs organisationnels, vous positionnant en tant que leader stratégique dans l'innovation pilotée par l'IA.
Les catégories couvertes dans ce cours incluent Cours d'Intelligence Artificielle, Cours d'Apprentissage Automatique, Cours de Réseaux Neuronaux, Cours d'Arbres de Décision, Cours d'Étiquetage de Données, Cours de Forêts Aléatoires et Cours de Naïf Bayésien.
