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

Aperçu

Explorez les concepts essentiels de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle à travers des explications animées couvrant tout, des algorithmes de base aux réseaux neuronaux avancés dans ce guide visuel complet.

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

Sujets

Informatique