Apprentissage automatique pour tous

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

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Sujets

Conférences