Un regard dans les coulisses du ML, de l'IA et de l'apprentissage profond

Aperçu

Explore the mechanics of ML, AI, and Deep Learning, understanding their differences and inner workings. Gain fundamental knowledge to support decision-making and organizational AI initiatives.

Programme

• Introduction à l'IA, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond
Définitions et concepts clés
Aperçu historique et évolution
Pourquoi l'IA, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond sont importants
• Apprentissage automatique : Fondations et applications
Types d'apprentissage automatique : supervisé, non supervisé et par renforcement
Algorithmes et techniques clés
Évaluation et validation des modèles d'apprentissage automatique
• Apprentissage profond : Compréhension approfondie
Réseaux de neurones : architecture et types
Entraînement des réseaux de neurones profonds
Réseaux de neurones convolutifs et récurrents
• Intelligence artificielle : Au-delà de l'apprentissage automatique
IA symbolique vs. IA connexionniste
Systèmes experts et systèmes basés sur des règles
Traitement du langage naturel et vision par ordinateur
• Outils et cadres
Aperçu des bibliothèques populaires d'IA et d'apprentissage automatique (par exemple, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn)
Plates-formes pour le déploiement et la gestion des modèles
• Applications réelles et études de cas
IA dans divers secteurs (santé, finance, commerce de détail, etc.)
Considérations éthiques et gouvernance de l'IA
Construire une stratégie d'IA pour les organisations
• Atelier pratique : construire un modèle d'apprentissage automatique simple
Prétraitement des données et ingénierie des caractéristiques
Développement et entraînement du modèle
Évaluation et interprétation du modèle
• Évaluation des besoins organisationnels pour les initiatives d'IA
Identifier les opportunités et les défis
Aligner les projets d'IA avec les objectifs commerciaux
• Tendances futures de l'IA et de l'apprentissage profond
Technologies émergentes et innovations
Le rôle de l'IA dans la transformation numérique
• Conclusion et prochaines étapes
Ressources pour un apprentissage continu
Lancement de projets d'IA et amélioration continue

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Matières

Conference Talks