Cours sur l'apprentissage automatique

1795 Cours

Processamento Neural de Linguagem Natural em Português I

Bienvenue au cours de Traitement Neuronal du Langage Naturel en Portugais I, offert par le Département d'Informatique de l'Institut de Mathématiques et de Statistique de l'USP, avec le soutien du C4AI – Centre USP-IBM-Fapesp pour l'Intelligence Artificielle et de Google. Dans ce cours, vous apprendrez comment le Machine Learning (apprentissage.

Arizona State University

Supply Chain Management

Bienvenue dans la Gestion de la chaîne d'approvisionnement ! Ce cours complet offre des connaissances de base sur les termes clés, concepts et phénomènes courants dans les systèmes et processus de la chaîne d'approvisionnement. Comprenez l'ampleur et la complexité des chaînes d'approvisionnement modernes et apprenez à prendre des décisions écla.

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University of Naples Federico II

Operationalizing LLMs on Azure

Opérationnalisation des LLM sur Azure Ce cours est conçu pour les individus de niveau intermédiaire et débutant, y compris les data scientists, les passionnés d'IA et les professionnels cherchant à exploiter la puissance d'Azure pour les grands modèles de langage (LLM). Conçu pour ceux ayant une expérience de base en programmation et une connais.

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On-Demand

University of Naples Federico II

Applied Python Data Engineering

Engineering des Données Appliquée avec Python Apprenez à utiliser l'ingénierie des données pour exploiter les mégadonnées pour la stratégie commerciale, l'analyse de données, ou l'apprentissage automatique et l'IA. En complétant cette série de cours, vous vous doterez des connaissances et compétences nécessaires pour construire des pip.

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Google Cloud Digital Leader Training

Formation Google Cloud Digital Leader La formation Cloud Digital Leader comprend une série de cours conçus pour vous donner des connaissances de base sur la technologie cloud et les données. Cette formation offre également un aperçu des produits et services Google Cloud qui permettent la transformation numérique des organisations. Cette for.

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Introduction to artificial intelligence for trainers

Module 1 : Concepts Fondamentaux de l'Intelligence Artificielle (IA) et de l'Apprentissage Automatique À la fin de ce module, vous serez capable de : Distinguer entre apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement, et identifier le type d'apprentissage automatique le plus adapté à certains.

Pluralsight

Deep Learning with Keras 2

Deep Learning avec Keras Le Deep Learning est au cœur de nombreuses applications avancées d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle. Ce cours, Deep Learning avec Keras, vous montre comment utiliser Keras pour créer rapidement des réseaux neuronaux profonds et puissants. Il y a eu une révolution dans l'intelligence artificielle.

Pluralsight

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Amazon QuickSight Advanced Business Intelligence Authoring (Part 2)

Amazon QuickSight Authoring avancé en intelligence d'affaires (Partie 2) Ce cours fait partie d'une série en deux parties. Dans cette série, les apprenants apprendront à créer des expériences en intelligence d'affaires avec Amazon QuickSight. Dans ce deuxième cours, vous acquerrez des connaissances pratiques sur la création d'interactivité, y com.

France Université Numerique

L'Intelligence Artificielle... avec intelligence !

L'Intelligence Artificielle... avec intelligence ! L’IA vous fait peur ? Vous en entendez parler à toutes les sauces ? Les humains seraient bons pour la casse ? Mais c’est quoi l’intelligence (artificielle) au fait ? Class’Code IAI est un Mooc citoyen accessible à toutes et à tous de 7 à 107 ans pour se questionner, expérimenter et comprendre ce.

France Université Numerique

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FutureLearn

Recommender Systems in Python

Si vous avez déjà regardé un film recommandé sur Netflix ou écouté une playlist suggérée sur Spotify, vous avez utilisé un système de recommandation. Dans ce cours de six semaines de l'Université Nationale Tsing Hua, vous apprendrez pourquoi tant de plateformes intègrent des systèmes de recommandation et comment vous pouvez utiliser Python po.

FutureLearn

On-Demand

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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 !