Cours sur l'apprentissage automatique

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Responsible AI for Developers: Privacy & Safety - 한국어

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Responsible AI for Developers: Privacy & Safety - Italiano

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Responsible AI for Developers: Privacy & Safety - 日本語版

IA Responsable pour les Développeurs : Confidentialité et Sécurité - Version Japon Ce cours présente des sujets importants sur la confidentialité et la sécurité de l'IA. Plus précisément, il explore des méthodes et des outils pratiques pour implémenter les meilleures pratiques de confidentialité et de sécurité de l'IA en utilisant des produits Goo.

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Responsible AI for Developers: Interpretability & Transparency - 日本語版

IA Responsable pour les Développeurs : Interprétabilité & Transparence - Version française Ce cours introduit les concepts d'interprétabilité et de transparence de l'IA. Il explique pourquoi la transparence de l'IA est importante pour les développeurs et les ingénieurs. Il explore des méthodes pratiques et des outils pour atteindre l'interpré.

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Responsible AI for Developers: Interpretability & Transparency - Português Brasileiro

IA responsable pour les développeurs : Interprétabilité et Transparence - Français Dans ce cours, nous présentons les concepts d'interprétabilité et de transparence en IA. Nous aborderons l'importance de la transparence en IA pour les développeurs et les ingénieurs. Le cours comprend également des outils et des méthodes pratiques pour aider.

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Responsible AI for Developers: Interpretability & Transparency - Bahasa Indonesia

IA Responsable pour les Développeurs : Interprétabilité & Transparence - Bahasa Indonesia Ce cours introduit les concepts d'interprétabilité et de transparence de l'IA. Il aborde l'importance de la transparence de l'IA pour les développeurs et les ingénieurs. Ce cours explore également des méthodes et des outils pratiques pour aider à atteindr.

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Gemini for Data Scientists and Analysts - Español

Dans ce cours, vous découvrirez comment Gemini, un collaborateur amélioré par l'IA générative de Google Cloud, aide à analyser les données des clients et à prédire les ventes de produits. Vous apprendrez également à identifier, catégoriser et développer de nouveaux clients en utilisant les données clients dans BigQuery. À travers des laboratoir.

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Introduction to Image Generation - Deutsch

Introduction à la Génération d'Images - Français Ce cours présente les modèles de diffusion, un groupe de différents modèles d'apprentissage automatique qui ont récemment réalisé des avancées prometteuses dans le domaine de la génération d'images. Les modèles de diffusion sont basés sur des concepts physiques de la thermodynamique et sont devenus.

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Responsible AI for Developers: Interpretability & Transparency - Polski

IA Responsable pour les Développeurs : Interprétabilité & Transparence - Français Dans cette formation, nous présentons les concepts d'interprétabilité et de transparence de l'IA. Nous discutons de l'importance de la transparence de l'IA pour les développeurs et les ingénieurs. Nous montrons des techniques et des outils pratiques qui aident à a.

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Responsible AI for Developers: Interpretability & Transparency - 繁體中文

IA responsable pour les développeurs : Interprétabilité et transparence - 繁體中文 | Coursera Ce cours vise à expliquer les concepts d'interprétabilité et de transparence de l'IA, à explorer l'importance de la transparence de l'IA pour les développeurs et les ingénieurs. Le cours présente également des méthodes et des outils pratiques permettan.

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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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