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Comment j'apprendrais le ML/AI rapidement si je devais recommencer
Découvrez une feuille de route stratégique pour apprendre l'IA et le ML à partir de zéro en 2025, avec des conseils étape par étape sur le chemin le plus efficace pour maîtriser ces technologies en évolution rapide.
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Aperçu
Découvrez une feuille de route stratégique pour apprendre l'IA et le ML à partir de zéro en 2025, avec des conseils étape par étape sur le chemin le plus efficace pour maîtriser ces technologies en évolution rapide.
Programme
- Introduction à l'IA et au ML
- Fondamentaux de la Programmation pour l'IA
- Rappel d'Algèbre Linéaire et de Calcul
- Probabilités et Statistiques pour l'Apprentissage Automatique
- Concepts Essentiels de l'Apprentissage Automatique
- Algorithmes Fondamentaux du ML
- Réseaux de Neurones et Apprentissage Profond
- Flux de Travail Pratique du ML
- Sujets Avancés et Tendances
- Éthique et IA
- IA en Production
- Ressources d'Apprentissage et Communauté
- Projet de Fin d'Études
Définitions et concepts clés
Aperçu du paysage actuel de l'IA/ML
Définir des objectifs d'apprentissage réalistes et des attentes
Python pour l'IA/ML : Bases et bonnes pratiques
Bibliothèques clés : NumPy, Pandas, Matplotlib
Vecteurs, matrices et opérations
Dérivées et gradients
Statistiques descriptives et distributions
Tests d'hypothèses et valeurs-p
Concepts bayésiens
Apprentissage supervisé vs. non supervisé
Types d'algorithmes et quand les utiliser
Techniques d'évaluation et de validation des modèles
Régression linéaire, régression logistique
Arbres de décision et méthodes d'ensemble (Forêt Aléatoire, Boosting de Gradient)
Techniques de regroupement (K-means, hiérarchique)
Introduction aux réseaux de neurones
Architectures : CNN, RNN, LSTMs
Utilisation de frameworks : TensorFlow, PyTorch
Prétraitement des données et ingénierie des caractéristiques
Entraînement, ajustement, et déploiement des modèles
Outils pour le contrôle de version et le suivi des expériences
Apprentissage par transfert et modèles pré-entraînés
Bases de l'apprentissage par renforcement
Introduction aux modèles génératifs (GAN, VAE)
Comprendre le biais et l'équité
Problèmes de confidentialité et régulations de l'IA
Construction et déploiement de modèles IA
Surveillance et maintenance des modèles après déploiement
Cours en ligne et tutoriels
Articles de recherche et rester à jour
Réseautage avec des communautés IA et des médias
Développer et présenter un projet d'IA/ML de A à Z
Accent mis sur l'application et l'impact
Sujets
Informatique