Cours sur l'apprentissage automatique

1003 Cours

Recommender Systems with Machine Learning

Systèmes de recommandation avec apprentissage automatique Ce cours commence par les concepts théoriques et les connaissances fondamentales des systèmes de recommandation, couvrant les taxonomies essentielles. Vous apprendrez à utiliser Python pour évaluer des ensembles de données en fonction des évaluations des util.
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Prácticas de IA responsable (Español LATAM) | Responsible Artificial Intelligence Practices (LATAM Spanish)

Dans ce cours, vous apprendrez les pratiques de l'IA responsable. Tout d'abord, vous aurez accès à une introduction expliquant 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 fondamentales de l'IA responsable. Ensuite, vous approf.
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Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence (Indonesian)

Fondamentaux de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle (Indonésien) Dans ce cours, vous apprendrez les bases de l'apprentissage automatique (ML) et de l'intelligence artificielle (IA). Vous verrez les différentes formes de relations entre l'IA, ML, l'apprentissage profond et le domaine émergent de l'intelligence artificielle.
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Essentials of Prompt Engineering (Thai)

Les essentiels de la conception de prompts (Thaï) Dans ce cours, vous découvrirez les bases de la création d'interactions efficaces. Vous comprendrez comment personnaliser et optimiser les interactions pour divers cas d'utilisation. De plus, vous explorerez diverses techniques telles que l'interaction Zero-Shot, Few-Shot et la chaîne de pensée (Ch.
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Developing Machine Learning Solutions (Indonesian)

Développer des Solutions de Machine Learning (Indonésien) Dans ce cours de machine learning, vous apprendrez à propos du cycle de vie du machine learning et comment utiliser les services AWS à chaque étape. De plus, vous découvrirez diverses ressources pour les modèles de machine learning et apprendrez des techniques pour évaluer leurs performan.
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AWS Flash – AWS AI/ML Essentials (Simplified Chinese) (中文讲师定制版)

AWS Flash – AWS AI/ML Essentials (Français) (Version Personnalisée avec Instructeur) Ce cours s'adresse aux techniciens qui doivent passer l'examen de certification Amazon Web Services Certified AI Practitioner (AIF-C01). Grâce à ce cours, vous comprendrez le processus de l'examen de certification, les points à noter, et vous renforcerez votre comp.
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Fundamentos de la ingeniería de peticiones (Español LATAM) | Essentials of Prompt Engineering (LATAM Spanish)

Découvrez les bases de l'ingénierie des invites (Français) | Essentials of Prompt Engineering (French) Dans ce cours, vous découvrirez les bases de l'élaboration d'invites efficaces. Vous comprendrez comment affiner et optimiser les invites pour une variété de cas pratiques. Vous explorerez également des techniques telles que les invites sans entr.
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Optimización de modelos fundacionales (Español LATAM) | Optimizing Foundation Models (LATAM Spanish)

Optimisation des modèles fondamentaux (Français) | Optimizing Foundation Models (French) Dans ce cours, vous explorerez deux techniques pour améliorer les performances d'un modèle fondamental (Foundation Model, FM) : la génération augmentée par récupération (Retrieval Augmented Generation, RAG) et le réglage précis. Vous découvrirez les services d.
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Digital Classroom - Authoring Visual Analytics Using Amazon QuickSight (French)

Digital Classroom - Authoring Visual Analytics Using Amazon QuickSight (French) Dans ce cours, vous utiliserez Amazon QuickSight pour créer une solution de visualisation des données. Ce cours se concentre sur la connexion à des sources de données, la création de visuels, la conception de l'interactivité et la création de calculs. Découvrez comment.
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Work with Gemini Models in BigQuery - 한국어

Travailler avec des modèles Gemini dans BigQuery - Français Ce cours montre comment utiliser des modèles AI/ML pour des travaux d'IA générative dans BigQuery. Il décrit un workflow pour résoudre des problèmes commerciaux avec des modèles Gemini à travers des cas d'utilisation concrets liés à la gestion de la relation client. Pour faciliter la.
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De plus en plus de produits sont désormais développés en utilisant l'intelligence artificielle. Pour éviter d'être laissés à l'écart du progrès, les gestionnaires doivent comprendre comment fonctionne le "cerveau" des robots.

L'intelligence artificielle (IA) et les technologies d'apprentissage automatique sont utilisées depuis de nombreuses années, mais maintenant, l'intensité de leur utilisation a augmenté de manière significative. Par exemple, l'apprentissage automatique est activement mis en œuvre dans les télécommunications, la vente au détail, le marketing et le commerce électronique. Mais beaucoup ne comprennent toujours pas pleinement ce que c'est.

L'apprentissage automatique implique que le système traite un grand nombre d'exemples, au cours desquels il identifie des modèles et les utilise pour prédire les caractéristiques de nouvelles données. En d'autres termes, c'est le processus qui donne à l'IA et aux cours de ML une "conscience", la capacité de se souvenir et d'analyser.

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 :

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 :

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

  2. Connaissances moyennes en statistiques et probabilité.

  3. 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.

  4. Compréhension du calcul.

  5. 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 !