Machine Learning, ML

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Aperçu

Titre : Principes Fondamentaux de l'Apprentissage Automatique

Description : Plongez dans l'univers de l'Apprentissage Automatique (AA) avec notre cours complet qui explore le domaine fascinant des algorithmes destinés à identifier des motifs et à faire des prédictions à partir de données empiriques. En tant que sous-ensemble crucial de l'Intelligence Artificielle (IA), l'applicabilité de l'AA dans diverses professions et industries ne saurait être surestimée. De l'amélioration de l'optimisation des processus à la direction du développement de systèmes adaptatifs, son impact est profond. Ce cours ne situe pas seulement l'apprentissage automatique dans le contexte plus large de l'IA, mais initie également les participants à ses techniques fondamentales. Les sujets clés incluent l'apprentissage inductif basé sur les arbres de décision, la programmation logique inductive, l'apprentissage par renforcement, et l'apprentissage profond à travers les arbres de décision. Que vous soyez un étudiant curieux de plonger dans l'AA ou un professionnel cherchant à en saisir les principes fondamentaux, ce cours est votre porte d'entrée pour comprendre comment l'apprentissage automatique révolutionne les méthodes computationnelles.

Public Ciblé : Étudiants Intéressés

Prérequis : Une solide base en mathématiques appliquées, statistiques et concepts fondamentaux d'informatique est recommandée.

Soutien Industriel : L'apprentissage automatique suscite un intérêt industriel généralisé pour un spectre d'applications, incluant mais ne se limitant pas aux véhicules autonomes, à la robotique, aux assistants intelligents et aux initiatives d'exploration de données.

Université : Fournisseur : Swayam

Catégories : Cours d'Intelligence Artificielle, Cours d'Apprentissage Automatique, Cours sur les Réseaux Neuronaux

Programme


Enseigné par

Prof. Carl Gustaf Jansson Prof. Henrik Boström Prof. Fredrik Kilander


Étiquettes

sweden

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pricing Free Online Course
language English
duration 8 weeks
sessions 21st Jan, 2024