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Fondations de l'apprentissage automatique pour les ingénieurs en IA
Maîtrisez les bases essentielles de l'apprentissage automatique nécessaires pour l'ingénierie de l'IA dans ce guide complet de 35 minutes couvrant les techniques d'apprentissage automatique, l'apprentissage profond, les réseaux neuronaux et l'apprentissage par renforcement.
Shaw Talebi
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35 minutes
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Aperçu
Maîtrisez les bases essentielles de l'apprentissage automatique nécessaires pour l'ingénierie de l'IA dans ce guide complet de 35 minutes couvrant les techniques d'apprentissage automatique, l'apprentissage profond, les réseaux neuronaux et l'apprentissage par renforcement.
Programme
- Introduction à l'apprentissage automatique
- Techniques d'apprentissage automatique
- Fondements de l'apprentissage profond
- Réseaux neuronaux
- Bases de l'apprentissage par renforcement
- Conclusion et ressources supplémentaires
Vue d'ensemble de l'AA en ingénierie de l'IA
Concepts clés et terminologie
Apprentissage supervisé
Apprentissage non supervisé
Apprentissage semi-supervisé
Évaluation et sélection des modèles
Introduction aux réseaux neuronaux
Architectures courantes (CNN, RNN)
Entraînement des modèles d'apprentissage profond
Surapprentissage et régularisation
Structure des réseaux neuronaux
Fonctions d'activation
Rétropropagation et optimisation
Concepts clés de l'apprentissage par renforcement
Cadre d'action, d'état et de récompense
Compromis exploration vs exploitation
Résumé des points essentiels
Lectures suggérées et outils pour un apprentissage approfondi
Sujets
Informatique
