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

Aperçu

Rejoignez-nous pour une exploration perspicace du monde de l'apprentissage automatique, de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage profond. Cette séance engageante plonge au cœur des subtilités qui distinguent chaque élément, offrant un aperçu complet de leur fonctionnement sous la surface.

Parfait pour les professionnels et les passionnés, cet événement est conçu pour vous fournir les connaissances essentielles afin de renforcer les processus de prise de décision et de mener des projets d'IA organisationnels.

À la fin de cette expérience, vous aurez une perspective plus claire sur la façon de façonner et de propulser les initiatives IA vers l'avant.

Présenté sur YouTube, cet événement promet d'être une ressource précieuse pour quiconque souhaite approfondir sa compréhension de l'IA et de ses applications dans le paysage numérique d'aujourd'hui. Ne manquez pas cette opportunité d'approfondir votre expertise dans l'un des domaines les plus dynamiques et transformateurs.

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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Sujets

Conférences