Apprentissage automatique, intelligence artificielle et apprentissage profond expliqués

Aperçu

Pénétrez dans le monde fascinant de l'Intelligence Artificielle, de l'Apprentissage Machine, et de l'Apprentissage Profond avec les précieux éclaircissements de Buck Woody. Cette session offre une compréhension complète de ces technologies de pointe, mettant en lumière leurs différences fondamentales et leurs applications pratiques.

Explorez diverses stratégies de mise en œuvre avec une attention particulière aux technologies de la plateforme SQL Server.

Ce rendez-vous est disponible sur YouTube, classé sous Cours Intelligence Artificielle et Conférences, offrant des connaissances précieuses pour les passionnés et les professionnels cherchant à approfondir leur compréhension des technologies IA.

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

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Sujets

Conferences et discours