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

Aperçu

Libérez le potentiel de l'apprentissage automatique et faites vos premiers pas vers la maîtrise de cette technologie révolutionnaire. Inscrivez-vous à ce cours pour découvrir ses principes fondamentaux, comprendre les considérations éthiques et acquérir des compétences pratiques qui vous distinguent dans le domaine de l'intelligence artificielle.

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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Sujets

Science des données