Intelligence artificielle et apprentissage automatique - Une introduction aux principes fondamentaux

Aperçu

Master the fundamental concepts of AI and machine learning while exploring their transformative impact across various industries and real-world applications.

Programme

• Introduction à l'Intelligence Artificielle et à l'Apprentissage Automatique
Définition et histoire de l'IA et de l'AA
Principales différences entre IA, AA et science des données
• Concepts Fondamentaux de l'Apprentissage Automatique
Apprentissage supervisé
Apprentissage non supervisé
Apprentissage par renforcement
• Préparation des Données et du Modèle
Collecte et prétraitement des données
Sélection et ingénierie des caractéristiques
Ensembles de données d'entraînement, de validation et de test
• Algorithmes d'Apprentissage Supervisé
Régression linéaire
Régression logistique
Arbres de décision et forêts aléatoires
Machines à vecteurs de support (SVM)
Aperçu des réseaux de neurones
• Techniques d'Apprentissage Non Supervisé
Algorithmes de clustering (par exemple K-means, hiérarchique)
Réduction de dimensionnalité (par exemple ACP, t-SNE)
• Introduction aux Réseaux de Neurones et Apprentissage Profond
Bases des réseaux de neurones
Introduction aux architectures d'apprentissage profond
Aperçu des frameworks populaires (par exemple TensorFlow, PyTorch)
• Évaluation et Optimisation du Modèle
Indicateurs de performance (précision, rappel, F1 score)
Validation croisée
Optimisation des hyperparamètres
• Applications du Monde Réel de l'IA et de l'AA
IA dans la santé
Apprentissage automatique en finance
Applications de l'IA dans les systèmes autonomes
IA pour le traitement du langage naturel
• Considérations Éthiques dans l'IA et l'AA
Biais et équité dans l'IA
Préoccupations en matière de confidentialité
Prise de décision éthique dans les systèmes d'IA
• Tendances et Opportunités Futures dans l'IA et l'AA
Technologies émergentes dans l'IA
Carrières et compétences en IA et AA

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Matières

Data Science