Le guide ultime pour les débutants en IA et apprentissage automatique

Aperçu

Ce cours fournit les bases essentielles pour tout débutant qui souhaite réellement maîtriser l'IA et l'apprentissage automatique. Concepts fondamentaux cruciaux de l'IA, tous regroupés en un seul cours.

Ces concepts seront pertinents pour les années à venir. Maîtriser un métier demande d'avoir des bases solides.

Quiconque envisage de démarrer une carrière dans l'IA et l'apprentissage automatique en bénéficiera. Les professionnels non techniques tels que les spécialistes du marketing, les analystes commerciaux, etc. pourront collaborer efficacement avec les scientifiques des données, les ingénieurs en apprentissage automatique, ou même les scientifiques des données s'ils s'appliquent à comprendre les concepts de ce cours.

Programme

• Introduction à l'IA et au Machine Learning
Définition et historique de l'IA
Principales différences entre l'IA, le Machine Learning et le Deep Learning
• Concepts fondamentaux du Machine Learning
Apprentissage supervisé
Apprentissage non supervisé
Apprentissage par renforcement
• Principaux algorithmes et techniques
Régression linéaire
Algorithmes de classification (par exemple, arbres de décision, SVM)
Clustering (par exemple, K-Means)
Réseaux neuronaux et bases du Deep Learning
• Préparation des données et ingénierie des caractéristiques
Nettoyage et prétraitement des données
Sélection et extraction de caractéristiques
Gestion des données manquantes
• Évaluation et optimisation des modèles
Ensembles d'entraînement et de test
Validation croisée
Mesures d'évaluation (par exemple, précision, précision, rappel)
• Applications pratiques de l'IA et du ML
L'IA dans le commerce et l'industrie
Cas d'utilisation dans le marketing, la santé, la finance et plus encore
• Outils et environnements
Aperçu des outils ML populaires (par exemple, bibliothèques Python telles que NumPy, pandas, scikit-learn, TensorFlow)
Configuration d'un environnement de développement
• Considérations éthiques et tendances futures
Biais et équité dans l'IA
IA responsable et préoccupations en matière de confidentialité
Directions futures dans la recherche en IA
• Conclusion du cours et prochaines étapes
Résumé des concepts clés
Ressources pour poursuivre l'apprentissage
Parcours professionnels dans l'IA et le Machine Learning

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Enseigné par

Irlon Terblanche and Peter Alkema

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Sujets

Science des données