Cours sur l'apprentissage automatique

1334 Cours

Intro to ML: Image Processing

Introduction à l'IA : Traitement d'Images Utiliser la puissance de calcul à grande échelle pour reconnaître des motifs et "lire" des images est l'une des technologies fondamentales de l'IA, des voitures autonomes à la reconnaissance faciale. La Google Cloud Platform offre une vitesse et une précision de classe mondiale via des systèmes.
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Introduction to Generative AI - 简体中文

Introduction à l'IA Générative - 简体中文 Il s'agit d'un micro-cours de niveau débutant visant à expliquer ce qu'est l'IA générative, ses utilisations et les différences par rapport aux méthodes traditionnelles d'apprentissage automatique. Le cours présente également divers outils Google qui peuvent vous aider à développer vos propres applicati.
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TensorFlow for Deep Learning Bootcamp

Bootcamp TensorFlow pour l'apprentissage profond Apprenez TensorFlow par Google et devenez un expert en IA, apprentissage automatique et apprentissage profond ! Fournisseur : Udemy Catégories : Cours d'apprentissage automatique, Cours de vision par ordinateur, Cours d'apprentissage profond, Cours de TensorFlow
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AWS で始める生成 AI for Entry (Japanese ONLY) (Na) 日本語実写版

Commencer avec l'IA Générative sur AWS pour les Débutants (Exclusivement en Japonais) (Na) Version Japonaise en Direct En vous préparant à utiliser l'IA générative dans vos activités professionnelles, ce cours vous enseignera ce qu'est l'IA générative, ses fondements techniques, ses différentes formes et les cas d'utilisation ainsi que les défis.
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AWS Cloud Quest: Generative AI (Japanese) 日本語版

AWS Cloud Quest: Generative AI (Japanese) 日本語版 Rejoignez le programme AWS Cloud Quest: Generative AI en japonais et améliorez vos compétences dans une variété de services AWS. Amazon S3 AWS Lambda Amazon EC2 Amazon API Gateway Amazon CloudFront Amazon SageMaker Amazon DynamoDB AWS Cloud 9 Amazon OpenSearch Service Amazo.
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Responsible AI for Developers: Fairness & Bias

Titre du cours : IA Responsable pour les Développeurs : Équité & Biais Description : Ce cours introduit les concepts fondamentaux de l'IA responsable et les principes de base de l'IA. Les participants apprendront des techniques pratiques pour identifier et atténuer les problèmes d'équité et de biais dans l'IA/ML. Le programme comprend des méthodes.
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Gemini: Prompt Engineering for Data Professionals

Gémeaux: Ingénierie des Prompts pour les Professionnels des Données Gémeaux offre un soutien puissant pour les professionnels des données cherchant à accélérer leur analyse. Ce cours vous apprendra comment exploiter les capacités de Gémeaux pour rationaliser efficacement vos projets. La capacité à extraire rapidement des insights exploitables.
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Fundamentos de machine learning e inteligência artificial (Português) | Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence (Portuguese)

Fundamentos de Machine Learning e Intelligence Artificielle (Français) | Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence (French) Dans ce cours, vous apprendrez les bases du machine learning (ML) et de l'intelligence artificielle (IA). Vous explorerez les liens entre l'IA, le ML, l'apprentissage profond et le domaine émergent de l'int.
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Introduction to AI and Machine Learning on GC - Português

Dans ce cours, nous présentons les ressources d'IA et de machine learning (ML) sur Google Cloud qui créent des projets d'IA générative et prédictive. Nous découvrirons les technologies, les produits et les outils disponibles tout au long du cycle de vie des données à l'IA, y compris les fondamentaux de cette technologie, son développement et.
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NLP. Procesamiento del lenguaje natural con NLP y Python

NLP : Traitement du Langage Naturel avec NLP et Python | Udemy Apprenez à utiliser Machine Learning, Scikit-learn, Spacy et NLTK pour traiter des textes de fichiers et de documents avec NLP. Ce cours vous offre des compétences pratiques et des connaissances fondamentales pour maîtriser le Traitement du Langage Naturel avec Python. Université:.
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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 !