Cours sur l'apprentissage automatique

1334 Cours

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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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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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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.

Coursera

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.

FutureLearn

Getting Started with Generative AI

Commencer avec l'IA Générative L'intelligence artificielle est sur toutes les lèvres. Alors que l'adoption de l'IA devient de plus en plus courante, les grandes entreprises se tournent désormais vers les outils d'IA générative – et les personnes qui savent les utiliser – pour réaliser de plus grands profits. Gardez une longueur d'avance et démar.

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Essentials of Prompt Engineering (Traditional Chinese)

Essentiels de l'ingénierie des invites (Chinois traditionnel) Ce cours vous présentera les bases de la rédaction d'invites efficaces. À travers une série d'exemples d'utilisation, vous apprendrez à perfectionner et optimiser les invites. Vous explorerez également des techniques telles que les invites zero-shot, few-shot et chain of thought. Enfin,.

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Security, Compliance, and Governance for AI Solutions (Indonesian)

Sécurité, conformité et gouvernance des solutions d'IA (Indonésien) Ce cours vous aide à comprendre certains des problèmes communs concernant la sécurité, la conformité et la gouvernance liés aux solutions d'intelligence artificielle (IA). Vous apprendrez à reconnaître les exigences de gouvernance et de conformité pour les systèmes d'IA. Vous déc.

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Introdução ao Amazon Q (Português) | Amazon Q Introduction (Portuguese)

Introduction à Amazon Q (Français) | Amazon Q Introduction (French) Ce cours offre une vue d'ensemble du Amazon Q, un assistant avec une technologie d'intelligence artificielle (IA) générative. Ici, vous apprendrez sur les cas d'utilisation et les avantages de lier Amazon Q aux informations, codes et systèmes de votre entreprise. Vo.

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Introducción a Amazon Q (Español LATAM) | Amazon Q Introduction (LATAM Spanish)

Dans ce cours, une vue d'ensemble de haut niveau d'Amazon Q, un assistant propulsé par l'intelligence artificielle (IA) générative, est offerte. Vous découvrirez les cas pratiques et les avantages de lier Amazon Q aux informations, au code et aux systèmes de votre entreprise. Vous trouverez également des informations supplémentaires pour avance.

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Seguridad, cumplimiento y gobernanza para soluciones de IA (Español LATAM) | Security, Compliance, and Governance for AI Solutions (LATAM Spanish)

Sécurité, conformité et gouvernance pour les solutions IA (Français LATAM) | Security, Compliance, and Governance for AI Solutions (LATAM French) Avec ce cours, vous pourrez comprendre certains problèmes courants liés à la sécurité, la conformité et la gouvernance qui sont associés aux solutions d'intelligence artificielle (IA). Vous apprendrez à.

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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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