Aperçu
Découvrez les éléments essentiels de l'apprentissage automatique, des réseaux de neurones et de l'apprentissage par renforcement dans cette conférence captivante. Acquérez des perspectives pratiques et assistez à une démonstration stupéfiante pour démarrer votre parcours en ML.
Programme
-
- Introduction au Machine Learning
-- Aperçu du Machine Learning
-- Types de Machine Learning : supervisionné, non supervisionné, et apprentissage par renforcement
-- Applications réelles du Machine Learning
- Comprendre les réseaux de neurones
-- Bases des réseaux de neurones
-- Composants clés : neurones, couches, fonctions d'activation
-- Introduction à l'apprentissage profond
- Éléments essentiels de l'apprentissage par renforcement
-- Concepts fondamentaux : agents, environnements, récompenses
-- Aperçu des Processus décisionnels de Markov
-- Exemples pratiques et applications
- Aperçus pratiques du Machine Learning
-- Sélection et prétraitement des données
-- Introduction à la formation et à l'évaluation des modèles
-- Algorithmes et outils courants
- Démonstration interactive et étude de cas
-- Présentation d'un projet de Machine Learning
-- Démonstration pratique de la formation et du déploiement de modèles
- Lancer votre parcours en ML
-- Ressources pour un apprentissage continu
-- Conseils pour appliquer le Machine Learning dans divers domaines
-- Session de questions-réponses et discussion
- Conclusion et points à retenir
-- Résumé des concepts clés
-- Importance du Machine Learning dans la technologie moderne
-- Encouragement à une exploration et un apprentissage ultérieurs
Enseigné par
Étiquettes
On-Demand
