Apprentissage Automatique Pratique pour l'IA : Compétences Fondamentales et Expériences

Aperçu

Unlock the potential of machine learning and take your first steps towards mastering this revolutionary technology. Enrol in this course to uncover its fundamental principles, understand ethical considerations, and gain practical skills that set you apart in the field of artificial intelligence.

Programme

• Introduction au Machine Learning
Qu'est-ce que le Machine Learning ?
Contexte historique et développement
Aperçu des applications actuelles
• Principes fondamentaux du Machine Learning
Types de Machine Learning : supervisé, non supervisé, par renforcement
Concepts clés : caractéristiques, étiquettes, modèles
Collecte et prétraitement des données
• Apprentissage supervisé
Régression linéaire
Algorithmes de classification (par exemple, arbres de décision, SVM)
Indicateurs d'évaluation : précision, rappel, score F1
• Apprentissage non supervisé
Techniques de clustering : K-means, clustering hiérarchique
Réduction de dimension : ACP, t-SNE
Détection d'anomalies
• Introduction aux réseaux de neurones
Bases des réseaux de neurones et du deep learning
Compréhension de l'architecture : couches, nœuds, fonctions d'activation
Processus d'entraînement : propagation avant et arrière
• Évaluation et optimisation des modèles
Techniques de validation croisée
Réglage des hyperparamètres
Éviter le surapprentissage et le sous-apprentissage
• Outils et frameworks
Aperçu des bibliothèques clés : Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch
Configuration de l'environnement : Anaconda, Jupyter Notebooks
• Éthique dans le Machine Learning
Biais et équité dans les systèmes d'IA
Questions de confidentialité et de sécurité des données
Responsabilité et transparence dans les modèles
• Expériences pratiques
Projet pratique : construire et évaluer un modèle de ML simple
Défis et compétitions sur Kaggle
Exercices collaboratifs et revues par pairs
• Directions futures dans le Machine Learning
Tendances dans la recherche en IA et ML
Carrières et rôles dans le machine learning et l'IA
Ressources pour l'apprentissage et le développement continus

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Enseigné par

Dev Kant

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Matières

Data Science