Aperçu
Maîtrisez les bases essentielles de l'apprentissage automatique nécessaires pour l'ingénierie IA dans ce guide complet de 35 minutes couvrant les techniques de ML, l'apprentissage profond, les réseaux de neurones et l'apprentissage par renforcement.
Programme
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- Introduction à l'apprentissage automatique
-- Aperçu de l'apprentissage automatique et de son importance dans l'IA
-- Concepts clés : apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement
- Apprentissage supervisé
-- Fondamentaux de la régression et de la classification
-- Algorithmes communs : régression linéaire, régression logistique, arbres de décision
-- Mesures d'évaluation : précision, exactitude, rappel, score F1
- Apprentissage non supervisé
-- Techniques de clustering
-- Réduction dimensionnelle
-- Applications et cas d'utilisation
- Introduction à l'apprentissage profond
-- Comprendre les réseaux de neurones
-- Fonctions d'activation et couches
-- Architecture : réseaux de neurones à propagation directe
- Concepts avancés d'apprentissage profond
-- Réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour le traitement d'images
-- Réseaux de neurones récurrents (RNN) pour les données séquentielles
- Notions de base en apprentissage par renforcement
-- Concepts d'agents, d'actions, de récompenses et d'environnements
-- Q-Learning et gradients de politique
- Conclusion
-- Intégration des techniques d'apprentissage automatique dans l'ingénierie IA
-- Tendances futures en ML et IA
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