Comment j'apprendrais le ML/AI rapidement si je devais recommencer

Aperçu

Êtes-vous prêt à plonger dans le monde de l'Intelligence Artificielle et de l'Apprentissage Automatique ? Rejoignez-nous pour exposer une feuille de route stratégique pour maîtriser ces technologies à partir de zéro.

Que vous commenciez de nouveau en 2025 ou que vous revisitiez les bases, nos conseils étape par étape vous mettront sur le chemin le plus efficace vers le succès dans ces domaines en évolution rapide. Présenté par YouTube, ce cours est classé sous les catégories Intelligence Artificielle et Informatique, offrant des aperçus complets pour votre parcours d'apprentissage.

Programme

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

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Sujets

Informatique