Exploración de casos prácticos y aplicaciones de la inteligencia artificial (Español LATAM) | Exploring Artificial Intelligence Use Cases and Applications (LATAM Spanish)

Aperçu

Dans ce cours, vous explorerez des cas pratiques d'intelligence artificielle (IA), de machine learning (ML) et d'intelligence artificielle générative (IA générative) tirés de situations réelles se produisant dans divers secteurs. Parmi les domaines abordés figurent la santé, les finances, le marketing et le divertissement. Vous apprendrez également les capacités et les limites de l'IA, du ML et de l'IA générative, les techniques de sélection de modèles et les indicateurs clés de performance (KPI) commerciaux.

• Niveau du cours : débutant.
• Durée : 1 heure.

Remarque : Ce cours comporte des transcriptions ou des sous-titres localisés. La narration est en anglais. Pour afficher les sous-titres, cliquez sur le bouton CC dans le coin inférieur droit du lecteur.

Ce cours inclut des éléments interactifs, des instructions textuelles, des graphiques illustratifs et des évaluations de connaissances.

Dans ce cours, vous apprendrez à :

• Identifier des exemples d'applications de l'IA dans des situations réelles.
• Reconnaître dans quels cas pratiques et solutions l'IA peut répondre aux besoins commerciaux.
• Déterminer quand les solutions d'IA et de ML sont inappropriées.
• Identifier les cas pratiques où des techniques de ML telles que l'apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement sont utilisées.
• Identifier les capacités de l'IA générative.
• Identifier les défis posés par l'IA générative.
• Identifier les facteurs à prendre en compte lors de la sélection de modèles d'IA générative.
• Identifier les indicateurs clés de performance pour les applications d'IA générative.

Ce cours s'adresse aux personnes suivantes :

• Personnes intéressées par le machine learning et l'intelligence artificielle, quel que soit leur rôle professionnel spécifique.

Il est recommandé aux participants de suivre le cours Bases du machine learning (ML) et de l'intelligence artificielle (IA), qui fournit des connaissances fondamentales sur l'IA, le ML et l'IA générative.

Section 1 : Introduction

• Comment utiliser ce cours
• Introduction

Section 2 : Intelligence artificielle

• Révision des apprentissages précédents
• Exemples de cas pratiques en situations réelles
• Exemples d'applications de l'IA

Section 3 : Machine learning

• Machine learning
• Techniques et cas pratiques du machine learning
• Évaluation des connaissances

Section 4 : IA générative

• IA générative
• Capacités de l'IA générative
• Défis de l'IA générative
• Facteurs à prendre en compte lors de la sélection d'un modèle d'IA générative
• Indicateurs clés de performance pour l'IA générative
• Évaluation des connaissances

Section 5 : Conclusion

• Ressources
• Contactez-nous

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