Apprentissage automatique, intelligence artificielle et apprentissage profond expliqués

Aperçu

Explore AI, ML, and DL with Buck Woody:

learn key differences, use-cases, and implementation options, including SQL Server platform technologies.

Programme

• Introduction à l'IA, ML et DL
Définitions et Concepts Clés
Contexte Historique et Évolution
Applications Réelles et Cas d'Utilisation
• Différences entre l'IA, le ML et le DL
Aperçu de l'IA, du ML et du DL
Distinctions Clés et Chevauchements
Scénarios Pratiques pour Chaque Technologie
• Fondations de l'Apprentissage Machine (ML)
Apprentissage Supervisé vs. Non Supervisé
Algorithmes Clés : Régression, Classification, Clustering
Entraînement, Validation et Test des Modèles
• Intelligence Artificielle (IA) en Pratique
Systèmes Basés sur des Règles
Agents Intelligents
Applications en Traitement du Langage Naturel et Robotique
• Essentiels de l'Apprentissage Profond (DL)
Bases des Réseaux Neuronaux
Réseaux Convolutifs et Applications
Réseaux Récurrents et Modélisation de Séquences
• Plateformes d'Implémentation et Outils
Aperçu des Frameworks Populaires de ML et DL
Langages de Programmation : Python, R, Autres
Introduction à SQL Server pour l'IA et le ML
• Technologies de la Plateforme SQL Server pour l'IA/ML
Services d'Apprentissage Machine dans SQL Server
Intégration de R et Python
Construction et Déploiement de Modèles d'Apprentissage Machine
• Cas d'Utilisation et Études de Cas
Exemples Spécifiques à l'Industrie
Implémentations Réussies
Leçons Apprises et Meilleures Pratiques
• Considérations Éthiques et Tendances Futures
Biais et Équité dans l'IA
IA et Confidentialité des Données
Tendances et Technologies Émergentes
• Conclusion du Cours et Prochaines Étapes
Récapitulatif des Principaux Enseignements
Opportunités pour Études Approfondies
Ressources et Outils pour l'Apprentissage Continu

---

Matières

Conference Talks