Fondations de l'apprentissage automatique pour les ingénieurs en IA

Aperçu

Déverrouillez les essentiels du machine learning, conçus pour les ingénieurs en IA, lors d'une session concise de 35 minutes disponible sur YouTube. Ce guide complet vous guide à travers des techniques essentielles de ML, y compris le deep learning, les réseaux de neurones, et les bases de l'apprentissage par renforcement.

Idéal pour les novices comme pour les professionnels cherchant à renforcer leurs compétences en IA, cette ressource vous dotera des connaissances fondamentales nécessaires à la réussite en ingénierie en IA. Que vous fassiez partie d'un public en informatique ou que vous soyez spécifiquement intéressé par des cours d'intelligence artificielle, ce guide s'avère être un atout précieux pour votre parcours éducatif.

Programme

• Introduction à l'apprentissage automatique
Vue d'ensemble de l'AA en ingénierie de l'IA
Concepts clés et terminologie
• Techniques d'apprentissage automatique
Apprentissage supervisé
Apprentissage non supervisé
Apprentissage semi-supervisé
Évaluation et sélection des modèles
• Fondements de l'apprentissage profond
Introduction aux réseaux neuronaux
Architectures courantes (CNN, RNN)
Entraînement des modèles d'apprentissage profond
Surapprentissage et régularisation
• Réseaux neuronaux
Structure des réseaux neuronaux
Fonctions d'activation
Rétropropagation et optimisation
• Bases de l'apprentissage par renforcement
Concepts clés de l'apprentissage par renforcement
Cadre d'action, d'état et de récompense
Compromis exploration vs exploitation
• Conclusion et ressources supplémentaires
Résumé des points essentiels
Lectures suggérées et outils pour un apprentissage approfondi

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Sujets

Informatique