Concepts Essentiels de l'Apprentissage Automatique et de l'IA Animés

Aperçu

Pénétrez dans le monde de l'apprentissage automatique et de l'IA avec cette série engageante d'explications animées proposée par freeCodeCamp. Ce guide visuel couvre une large gamme de sujets, allant des algorithmes fondamentaux aux réseaux neuronaux complexes, rendant les idées complexes accessibles et faciles à comprendre.

Ce cours complet relève des disciplines de l'Intelligence Artificielle et de l'Informatique, permettant aux participants d'acquérir une compréhension approfondie des concepts essentiels qui propulsent les avancées technologiques modernes.

Que vous soyez un débutant souhaitant saisir les bases ou un passionné cherchant à approfondir vos connaissances, ces leçons animées vous équiperont des compétences critiques nécessaires dans l'univers en constante évolution de la technologie.

Rejoignez la mission de freeCodeCamp pour rendre les concepts de l'apprentissage automatique et de l'IA accessibles à tous.

Programme

• Introduction à l'apprentissage automatique et à l'IA
Définition et principales différences entre l'IA, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond
Contexte historique et évolution de l'IA
• Fondamentaux de l'apprentissage automatique
Types d'apprentissage automatique : Apprentissage supervisé, non supervisé, et par renforcement
Concepts de base : Ensembles de données, caractéristiques et étiquettes
Aperçu de la formation et de l'évaluation des modèles
• Algorithmes de base
Régression linéaire : Concepts et explication animée
Régression logistique : Concepts et explication animée
Arbres de décision et forêts aléatoires : Aperçu et visualisations
• Techniques d'apprentissage non supervisé
Regroupement : Regroupement K-means et hiérarchique
Réduction dimensionnelle : ACP et t-SNE
• Concepts avancés d'apprentissage automatique
Machines à vecteurs de support : Visualisation et applications
Méthodes d'ensemble : Boosting et Bagging
• Réseaux de neurones
Perceptron et les bases des réseaux de neurones
Introduction à la rétropropagation et à la descente de gradient
Animation du processus d'apprentissage d'un réseau de neurones simple
• Apprentissage profond et réseaux neuronaux avancés
Réseaux neuronaux convolutifs (CNN) : Structure et applications
Réseaux neuronaux récurrents (RNN) et LSTM : Explication visuelle du traitement des données temporelles
• L'IA en pratique
Applications réelles de l'apprentissage automatique et de l'IA
Considérations éthiques et biais dans les systèmes d'IA
• Conclusion et apprentissage complémentaire
Résumé des concepts clés
Ressources recommandées pour poursuivre l'éducation en IA et en apprentissage automatique

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Sujets

Informatique