Aperçu
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Module 1 : Concepts Fondamentaux de l'Intelligence Artificielle (IA) et de l'Apprentissage Automatique
À la fin de ce module, vous serez capable de :
- Distinguer entre apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement, et identifier le type d'apprentissage automatique le plus adapté à certains scénarios.
- Évaluer l'efficacité des réseaux de neurones pour traiter des données non structurées et non étiquetées par rapport à d'autres techniques d'apprentissage automatique.
- Évaluer des affirmations sur le rôle de l'amélioration continue dans les modèles d'apprentissage automatique.
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Module 2 : Intégration Dynamique de l'IA dans l'Éducation
À la fin de ce module, vous serez capable de :
- Reconnaître la manière dont l'IA est appliquée dans un contexte éducatif.
- Comparer l'utilisation des logiciels alimentés par l'IA pour améliorer l'engagement d'apprentissage et déterminer son impact sur le processus d'apprentissage.
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Module 3 : Sous-ensembles de l'IA et leur Application dans l'Éducation
Ce module explore divers sous-ensembles de l'IA tels que le traitement du langage naturel (NLP), la vision par ordinateur, et les systèmes de recommandation et discute de l'intégration des outils alimentés par l'IA dans un environnement d'apprentissage.
À la fin de ce module, vous serez capable de :
- Comprendre les principaux avantages de l'application des outils alimentés par l'IA dans un environnement d'apprentissage.
- Analyser les différences entre les différents sous-ensembles de l'IA et leurs applications dans l'éducation.
Université :
Fournisseur :
Catégories : Cours d'Intelligence Artificielle, Cours d'Apprentissage Automatique, Cours de Vision par Ordinateur, Cours d'Apprentissage Profond, Cours de Réseaux de Neurones
