Cours sur l'apprentissage automatique

1597 Cours

Coursera

Leveraging Llama2 for Advanced AI Solutions

Acquérez les compétences et les connaissances pour exploiter la puissance des grands modèles de langage avec notre cours complet sur Llama2. Explorez les complexités des architectures de LLM, des techniques de réglage fin et de la génération augmentée par récupération (RAG). Plongez dans une expérience pratique avec des outils de premier plan.

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Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence (日本語)

Fondamentaux de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle - AWS Skill Builder Ce cours vous apprend les bases de l'apprentissage automatique (ML) et de l'intelligence artificielle (IA). Explorez les liens entre l'IA, le ML, l'apprentissage profond, et le nouveau domaine de l'IA générative. Construisez une compréhension solide.

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Exploring Artificial Intelligence Use Cases and Applications (繁體中文)

Dans ce cours, vous explorerez des cas d'utilisation pratiques de l'intelligence artificielle (IA), de l'apprentissage automatique (ML) et de l'intelligence artificielle générative (IA générative) dans divers secteurs. Ces domaines incluent les soins de santé, la finance, le marketing, le divertissement, entre autres. Vous découvrirez également.

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Responsible Artificial Intelligence Practices (繁體中文)

Pratiques Responsables de l'Intelligence Artificielle (Français) Dans ce cours, vous apprendrez les pratiques de l'IA. Tout d'abord, vous serez introduit à ce qu'est l'IA responsable. Vous apprendrez à définir l'IA responsable, comprendrez les défis que l'IA responsable tente de surmonter, et explorerez les dimensions clés de l'IA responsable..

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Developing Generative Artificial Intelligence Solutions (繁體中文)

Dans ce cours, vous explorerez le cycle de vie des applications d'intelligence artificielle générative (IA Générative) qui comprend les éléments suivants : Définir des cas d'utilisation commerciale Sélectionner des modèles de base (FM) Améliorer les performances des FM Évaluer les performances des FM Déployer et évaluer l'impact sur.

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Developing Generative Artificial Intelligence Solutions (日本語)

Développement de solutions d'intelligence artificielle générative (Français) Ce cours explore le cycle de vie des applications utilisant l'intelligence artificielle générative (IA générative). Les détails sont les suivants : Définition des cas d'utilisation commerciaux Choix du modèle de fondation (FM) Amélioration des performances du FM.

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Exploring Artificial Intelligence Use Cases and Applications (日本語)

Ce cours explore des cas d'utilisation concrets de l'intelligence artificielle (IA), de l'apprentissage automatique (ML) et de l'IA générative dans divers secteurs. Cela inclut la santé, les finances, le marketing, et l'industrie du divertissement, tout en apprenant les capacités et les limites des technologies IA, les méthodes de sélection de m.

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Responsible Artificial Intelligence Practices (日本語)

Dans ce cours, vous apprendrez les pratiques d'IA responsable. Tout d'abord, nous expliquerons ce qu'est l'IA responsable. Vous découvrirez comment définir une IA responsable, les défis auxquels elle fait face, et ses principaux éléments. Ensuite, nous aborderons plusieurs sujets pour développer un système d'IA responsable. Nous présenterons l.

Udemy

A CEO's Generative AI Playbook

Découvrez le guide indispensable pour les PDG souhaitant intégrer l'IA Générative dans leur stratégie d'entreprise. Proposé par Udemy, ce cours offre un guide complet pour maîtriser l'utilisation de l'IA dans un contexte stratégique. Vous apprendrez l'IA Générative, la Génération Augmentée par la Récupération (RAG), les agents IA, et l'intégrat.

Udemy

Mastering AI on AWS: Training AWS Certified AI-Practitioner

Embarquez pour un voyage transformateur avec le cours d'Udemy "Maîtriser l'IA sur AWS : Formation AWS Certified AI-Practitioner." Ce cours couvre méticuleusement le développement de solutions d'IA et d'apprentissage automatique en utilisant une gamme de services AWS, offrant une plongée en profondeur des principes de base jusqu'au succès de la.

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Cas d'utilisation de l'apprentissage automatique

L'utilisation de l'apprentissage automatique a touché de nombreux domaines de nos vies. Examinons les exemples les plus frappants de l'utilisation de l'intelligence informatique :

Assistante vocale Alisa. Ce système, sans aide humaine, trouvera toujours la réponse à toute question d'intérêt, mettra de la musique, décrochera un appel et bien plus encore.

La sélection de publicités pertinentes dans les navigateurs n'est pas une tâche facile pour une personne, mais c'est rapide pour un ordinateur. Le système analysera les données de visualisation et sélectionnera ce qu'un utilisateur spécifique aimera. Le même système est utilisé sur divers marchés - les produits qu'une personne a consultés ou achetés sont proposés.

Les chatbots dans divers dialogues. Par exemple, de nombreuses banques utilisent des bots pour résoudre les problèmes des clients. C'est pratique et rapide.

Sécurité des données : les modèles d'apprentissage automatique peuvent identifier les vulnérabilités de sécurité des données avant qu'elles ne deviennent des violations. En analysant les expériences passées, les modèles d'apprentissage automatique peuvent prédire les actions futures à haut risque, afin que le risque puisse être atténué de manière proactive.

Finance : Les banques, les courtiers en bourse et les entreprises de fintech utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique pour automatiser les transactions et fournir des services de conseil financier aux investisseurs. Bank of America utilise le chatbot Erica pour automatiser le support client.

Santé : L'apprentissage automatique est utilisé pour analyser d'énormes ensembles de données médicales afin d'accélérer la découverte de traitements et de remèdes, d'améliorer les résultats des patients et d'automatiser les processus de routine afin de prévenir les erreurs humaines. Par exemple, IBM Watson utilise l'extraction de données pour fournir aux médecins des informations qu'ils peuvent utiliser pour personnaliser les soins aux patients.

Détection de fraude : L'IA est utilisée dans le secteur de la finance et de la banque pour analyser de manière autonome un grand nombre de transactions afin d'identifier les activités frauduleuses en temps réel. La société de services technologiques Capgemini dit que les systèmes de détection de fraude utilisant l'apprentissage automatique et l'analytique réduisent le temps d'enquête sur les fraudes de 70% et augmente la précision de détection de 90%.

Vente au détail : Les chercheurs et développeurs en IA utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique pour développer des moteurs de recommandation d'IA qui font des suggestions de produits pertinentes en fonction des choix passés des acheteurs, ainsi que des données historiques, géographiques et démographiques.

La reconnaissance faciale dans le métro aidera à identifier les contrevenants ou les criminels dans une énorme masse de personnes. Les observateurs ordinaires ne peuvent pas faire face à cette tâche. Mais une machine rapidement apprenante fera ce travail sans aucun problème.

De quoi avez-vous besoin pour l'apprentissage automatique (ML) ?

Pour ceux qui sont intéressés par la formation, il y a plusieurs exigences à remplir pour réussir dans ce domaine. Voici donc les points principaux que vous devez connaître sur le cours d'apprentissage automatique. Ces exigences incluent :

Connaissances de base en langages de programmation tels que Python, R, Java, JavaScript, etc.

Connaissances moyennes en statistiques et probabilité.

Connaissance de base de l'algèbre linéaire dans le cours de ML. Dans un modèle de régression linéaire, une ligne est tracée à travers tous les points de données, et cette ligne est utilisée pour calculer de nouvelles valeurs.

Compréhension du calcul.

Connaissance de la manière de nettoyer et de structurer les données brutes dans le format désiré pour réduire le temps nécessaire à la prise de décision.

Les cours d'apprentissage automatique de l'AI Eeducation sont le meilleur choix !