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

Aperçu

Découvrez les principes et applications de l'apprentissage automatique dans ce cours destiné aux non-spécialistes en ML.

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

Enseigné par

Dev Kant

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