Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence (한국어)

Aperçu

Dans ce cours, vous allez explorer les fondamentaux de l'apprentissage automatique (ML) et de l'intelligence artificielle, en examinant les relations entre l'IA, le ML, l'apprentissage profond et l'IA générative émergente. Vous allez consolider votre compréhension des termes essentiels de l'IA, posant les bases pour une exploration plus poussée.

De plus, vous apprendrez comment différents services AWS utilisent les capacités de l'IA et du ML pour résoudre des problèmes réels et stimuler l'innovation dans divers secteurs.

• Niveau du cours :

  Basique

• Durée :

  1 Heure

Activités

Le cours comprend des éléments interactifs, des vidéos, des guides textuels et des graphiques d'exemple.

Objectifs du cours

Voici ce que vous apprendrez :

• Identifier les similitudes et les différences entre l'IA, le ML, l'apprentissage profond et l'IA générative.
• Définir les termes et concepts fondamentaux de l'IA et du ML.
• Décrire les types de données utilisées dans l'entraînement des modèles d'IA.
• Définir l'apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement (RL).
• Expliquer les réseaux de neurones.
• Définir les termes et concepts basiques de l'IA générative.
• Expliquer le cycle de vie des modèles fondamentaux (MF).
• Définir les trois principaux types de MF :

  modèles de langage étendu, modèles de diffusion et modèles multimodaux.

• Comprendre les capacités des services AWS et les avantages d'utiliser les services AWS pour des solutions IA.

Public ciblé

Ce cours est conçu pour :

• Les personnes intéressées par l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle, quel que soit leur rôle professionnel spécifique.
• Les personnes se préparant à l'examen AWS Certified AI Practitioner.

Prérequis

Il est recommandé que vous ayez :

• Compréhension basique des services AWS.
• Connaissance basique des concepts d'IA et de ML.

Plan du cours

Section 1 :

Introduction

• Comment utiliser ce cours
• Introduction
  • Vidéo d'introduction
  • Introduction à l'IA, au ML, à l'apprentissage profond et à l'IA générative

Section 2 :

Bases de l'intelligence artificielle

• Bases de l'apprentissage automatique
  • Données d'entraînement
  • Processus d'apprentissage automatique
  • Inférence
• Bases de l'apprentissage profond
  • Réseaux de neurones
• Bases de l'IA générative
  • Modèles de

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    Sujets