- Introduction à l'IA et à l'apprentissage automatique
Aperçu de l'IA et de ses applications
Définition de l'apprentissage automatique et des réseaux de neurones
Brève histoire et évolution des technologies de l'IA
- Préparation au développement de l'IA en C++
Outils et bibliothèques pour le C++ en IA (par exemple, TensorFlow C++ API, Caffe, Deeplearning4j)
Configuration de l'environnement : IDE, compilateurs et systèmes de build
Comparaison des performances : C++ vs Python
- Fondamentaux de l'apprentissage automatique
Apprentissage supervisé vs non supervisé
Concepts clés : ensembles de données, caractéristiques et étiquettes
Comprendre les modèles et les algorithmes
- Mise en œuvre de modèles d'apprentissage automatique de base en C++
Régression linéaire
Théorie et application
Implémentation pratique en C++
Arbres de décision
Comprendre les algorithmes des arbres de décision
Construire et visualiser des arbres de décision
- Apprentissage profond avec C++
Introduction aux réseaux de neurones
Neurones, couches et fonctions d'activation
Réseaux de neurones convolutifs (CNN)
Notions de base des CNN et leurs applications
Implémenter un CNN simple en C++
- Optimisation de la performance en C++
Comprendre l'importance de l'efficacité
Techniques d'optimisation du code ML en C++
Profilage et ajustement pour de meilleures performances
- Applications réelles et études de cas
Études de cas de l'utilisation du C++ dans les applications de l'IA
Exploration des cas d'utilisation dans l'industrie
Session avec un invité expert en IA utilisant C++
- Projet final
Développer une application d'apprentissage automatique en C++
Lignes directrices du projet et critères d'évaluation
Session de présentation et de rétroaction
- Conclusion et apprentissage continu
Récapitulatif des apprentissages clés
Ressources pour des sujets avancés et apprentissage continu en IA avec C++
Opportunités de réseautage et d'engagement communautaire
