Introduction à l'intelligence artificielle et à l'apprentissage automatique

Aperçu

Explorez les concepts fondamentaux de l'IA et du ML, leurs applications pratiques et leur potentiel futur dans cette introduction conviviale à l'innovation technologique moderne.

Programme

• Introduction à l'Intelligence Artificielle
Définition et histoire de l'IA
Composants clés de l'IA
Différenciation entre l'IA et l'apprentissage automatique
• Fondamentaux de l'Apprentissage Automatique
Définition et histoire de l'apprentissage automatique
Types d'apprentissage automatique : supervisé, non supervisé, par renforcement
Algorithmes clés et leurs applications
• Prétraitement et Visualisation des Données
Importance des données dans l'apprentissage automatique
Techniques de nettoyage et de transformation des données
Introduction aux outils de visualisation des données
• Apprentissage Supervisé
Concepts de régression et de classification
Aperçu des algorithmes courants : régression linéaire, arbres de décision et forêts aléatoires
Métriques d'évaluation pour l'apprentissage supervisé
• Apprentissage Non Supervisé
Introduction au regroupement et à l'association
Algorithmes : K-Means, regroupement hiérarchique
Techniques de réduction de dimensionnalité : ACP et t-SNE
• Réseaux de Neurones et Apprentissage Profond
Compréhension des réseaux de neurones
Introduction aux cadres d'apprentissage profond : TensorFlow et PyTorch
Bases des réseaux de neurones convolutifs (CNN) et récurrents (RNN)
• Apprentissage par Renforcement
Concepts et exemples
Processus de Décision de Markov (MDP)
Introduction au Q-Learning et aux Réseaux de Q-Learning Profonds (DQN)
• l'IA en Pratique
Applications du monde réel de l'IA et de l'apprentissage automatique
Études de cas dans diverses industries : santé, finance et systèmes autonomes
Considérations éthiques et sécurité de l'IA
• Tendances Futures de l'IA et de l'Apprentissage Automatique
Technologies émergentes et domaines de recherche
Impact de l'IA sur la société et les marchés de l'emploi
Innovations en matière de durabilité de l'IA
• Résumé du Cours et Apprentissage Supplémentaire
Récapitulatif des concepts clés
Ressources pour la poursuite de l'éducation
Communautés et réseaux en ligne pour les professionnels de l'IA

Sujets

Science des données