Cours sur l'apprentissage automatique

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Generative AI for Data Science with Copilot

IA Générative pour la Science des Données avec Copilot Ce cours offre une introduction complète à l'IA Générative dans la science des données. Vous explorerez les concepts fondamentaux de l'IA générative, y compris les GANs, VAEs, et Transformers, et découvrirez comment Microsoft Copilot utilise ces modèles pour simplifier les flux de travail en.

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Intel® Solutions Pro – AI in the Cloud

Intel® Solutions Pro – IA dans le Cloud Plongez dans les charges de travail IA dans le cloud. Obtenez des informations sur de nombreux sujets liés à l'IA, y compris les pipelines IA, l'évaluation des performances de l'IA, la sélection d'instances pour les charges de travail IA, et l'apprentissage fédéré ainsi qu'une expérience pratique via de.

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Generative AI Engineering with LLMs

Ingénierie de l'IA Générative avec les LLMs Le marché de l'IA générative (Gen AI) devrait croître de 46 % par an jusqu'en 2030 (Source : Statista). En conséquence, les ingénieurs Gen AI sont très demandés. Ce programme équipe les aspirants data scientists, ingénieurs en apprentissage automatique et développeurs en IA avec des compétences vitale.

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Exploring Artificial Intelligence Use Cases and Applications (Thai)

Explorer des Cas d'Utilisation et des Applications de l'Intelligence Artificielle Dans ce cours, vous explorerez des cas d'utilisation réels de l'intelligence artificielle (IA), de l'apprentissage automatique (ML) et de l'intelligence artificielle générative (IA générative) dans divers secteurs, tels que les soins de santé, la finance, le marketin.

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AWS ML Engineer Associate Curriculum Overview (Simplified Chinese)

Aperçu du programme AWS ML Engineer Associate (Français simplifié) Dans ce cours d'introduction au programme AWS ML Engineer Associate, vous examinerez les bases de l'apprentissage automatique (ML) et explorerez l'évolution du ML et de l'IA. Vous découvrirez les premières étapes du cycle de vie du ML, identifierez les ob.

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Developing Machine Learning Solutions (Vietnamese)

Développer des Solutions d'Apprentissage Automatique (Vietnamien) Dans ce cours sur l'apprentissage automatique, vous apprendrez le cycle de vie de l'apprentissage automatique et comment utiliser les services AWS à chaque étape. De plus, vous découvrirez diverses sources de modèles de machine learning ainsi que des techniques d'évaluation des pe.

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Intel® Technical Pro – Principles of AI Software & Ecosystem

Intel® Technical Pro – Principes du logiciel IA & Écosystème À l'ère de l'IA omniprésente, les entreprises réimaginent tous les aspects de leurs opérations, de la finance à la conformité, pour voir comment l'IA peut augmenter et automatiser les flux de travail. Intel aide les entreprises à penser différemment leurs stratégies d'IA d'entreprise,.

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Desarrollo de soluciones de IA generativa (Español LATAM) | Developing Generative Artificial Intelligence Solutions (LATAM Spanish)

Développement de solutions d'IA générative (Français) | Developing Generative Artificial Intelligence Solutions (French) Dans ce cours, vous explorerez le cycle de vie des applications d'intelligence artificielle générative (IA générative), y compris ce qui suit : Définition d'un cas pratique commercial Sélectio.

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Intel® Solutions Pro – Principles of AI Everywhere

Intel® Solutions Pro – Principes de l'IA Partout L'IA transforme notre façon de travailler et de vivre au quotidien, et elle évolue rapidement. Intel propose un spectre complet de plateformes matérielles et logicielles, offrant des solutions ouvertes et modulaires pour accélérer le temps de mise en valeur à cette ère de croissance exponentielle..

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Essential Concepts in AI

Concepts Essentiels en IA Découvrez les composants clés de l'IA et le rôle qu'elle joue dans la conformité, y compris sa relation avec la technologie de réglementation (RegTech). Les technologies de l'IA font de plus en plus partie intégrante du tissu des opérations commerciales mondiales. Ce cours offre aux apprenants une compréhension approfond.

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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.

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