Cours sur l'apprentissage automatique

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Coursera

GenAI and Model Selection

Saviez-vous que maîtriser l'IA générative (GenAI) et sélectionner les bons modèles peuvent améliorer significativement vos projets et votre organisation ? Apprenez à utiliser des technologies avancées d'IA pour prendre des décisions éclairées et optimiser vos flux de travail. Ce court cours permet aux professionnels d'améliorer leurs stratégies.

Udacity

AWS Machine Learning Engineer Nanodegree

AWS Machine Learning Engineer Nanodegree Le programme AWS Machine Learning Engineer (MLE) Nanodegree vise à habiliter les développeurs de logiciels et les data scientists avec des compétences essentielles en science des données et en apprentissage automatique. Ce programme met l'accent sur la construction et le déploiement de modèle.

Udacity

AI Engineer using Microsoft Azure

Ingénieur en IA utilisant Microsoft Azure | Udacity Le programme de Nanodegree Ingénieur en IA utilisant Microsoft Azure vous dotera des compétences nécessaires pour devenir un ingénieur en IA sur Azure ou un ingénieur en IA avec une expertise dans les services d'IA et d'apprentissage automatique de Azure. Ce programme vous app.

AWS Skill Builder

Exam Prep Official Practice Question Set: AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01 - Simplified Chinese)

Ensemble de Questions Officielles de Préparation à l'Examen : AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01 - Chinois Simplifié) Ensemble de Questions Officielles de Préparation à l'Examen : AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01 - Chinois Simplifié) comprend 20 questions. Cet ensemble de questions est conforme à la version AIF-C01 de l'examen et au gui.

AWS Skill Builder

Conjunto de preguntas de prueba oficial de preparación para el examen: AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01 - Português) | Exam Prep Official Practice Question Set: AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01 - Portuguese)

Ensemble de questions d'entraînement officiel de préparation à l'examen : AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01 - Français) | Ensemble de questions d'entraînement officiel : AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01 - Français) L'Ensemble de questions d'entraînement officiel de préparation à l'examen : AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01 - Fran.

AWS Skill Builder

Exam Prep Official Practice Question Set: AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01 - Korean)

Ensemble de Questions de Pratique Officielle pour la Préparation à l'Examen : AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01 - Coréen) L'Ensemble de Questions de Pratique Officielle pour la Préparation à l'Examen : AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01 - Coréen) comprend 20 questions. Cet ensemble de questions suit la version de l'examen AIF-C01 et le gu.

AWS Skill Builder

Exam Prep Official Practice Question Set: AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01 - Japanese)

Jeu de Questions Officielles de Préparation à l'Examen : AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01 - Japonais) Le nombre de questions du jeu officiel de questions pratiques de préparation à l'examen : AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01 – Japonais) est de 20. Cet ensemble de questions est aligné avec la version AIF-C01 de l'examen et du guide d'.

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

Sécurité, Conformité et Gouvernance pour les Solutions d'IA (Vietnamien) Ce cours vous aidera à comprendre certains des problèmes courants liés aux aspects de sécurité, de conformité et de gouvernance liés aux solutions d'intelligence artificielle (IA). Vous apprendrez à identifier les exigences de gouvernance et de conformité pour les systèmes I.

University of Naples Federico II

Interpretable Machine Learning

Machine Learning Interprétable Alors que l'intelligence artificielle (IA) s'intègre dans des domaines à haut risque comme la santé, la finance et la justice pénale, il est essentiel que ceux qui construisent ces systèmes sortent de la boîte noire et développent des systèmes non seulement précis, mais aussi transparents et fiables. Ce cours est un.

University of Naples Federico II

Developing Explainable AI (XAI)

Développer l'IA Explicable (XAI) À mesure que l'Intelligence Artificielle (IA) s'intègre dans des domaines à haut risque comme la santé, la finance et la justice pénale, il est crucial que ceux qui sont responsables de la construction de ces systèmes pensent au-delà de la boîte noire et développent des systèmes qui ne sont pas seulement précis, m.

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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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