Cours sur l'apprentissage automatique

1656 Cours

Responsible Artificial Intelligence Practices (Tiếng Việt)

Dans ce cours, vous apprendrez les pratiques de l'IA responsable. Tout d'abord, vous découvrirez la définition de l'IA responsable, les défis à relever et explorerez ses aspects fondamentaux. Ensuite, vous approfondirez le développement de systèmes d'IA avec les services et outils AWS. Le cours vous guidera également dans le choix des modèles e.
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Exploring Artificial Intelligence Use Cases and Applications (Tiếng Việt)

Dans ce cours, vous allez explorer les cas d'utilisation de l'intelligence artificielle (IA), du machine learning (ML) et de l'intelligence artificielle générative (IA générative) dans divers secteurs. Ces domaines incluent la santé, la finance, le marketing, le divertissement, etc. Vous apprendrez également les capacités et les limitations de l.
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Developing Generative Artificial Intelligence Solutions (Tiếng Việt)

Développement de Solutions d'IA Générative (Français) - AWS Skill Builder Dans ce cours, vous explorerez le cycle de vie des applications d'intelligence artificielle générative (IA générative), y compris : Identification des cas d'utilisation métier Choisir un modèle de base (FM) Améliorer les performances du FM Évaluer les performances.
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Implementing AI Algorithms from Scratch

Implémenter les algorithmes d'IA à partir de zéro : Maîtriser l'IA avec CodeSignal Plongez au cœur de l'univers complexe de l'intelligence artificielle avec notre cours spécialisé conçu pour vous offrir une compréhension complète des algorithmes classiques d'apprentissage automatique. Enseigné par CodeSignal, ce cours vous guid.
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Optimize UX with AI-powered Analytics

Libérez le potentiel de l'intelligence artificielle pour améliorer l'expérience utilisateur avec le cours "Optimisez l'UX avec des Analyses alimentées par l'IA." Spécialement conçu pour les gestionnaires de produits et designers expérimentés, ce cours explore l'intégration des insights de l'IA dans vos flux de travail existants pour extraire de.
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Model Evaluation with Amazon SageMaker

Évaluation des modèles avec Amazon SageMaker Les modèles d'apprentissage automatique jouent un rôle crucial dans les solutions d'IA, nécessitant qu'ils soient très performants et capables de généraliser de nouvelles données. Évaluer ces modèles est essentiel pour garantir leur efficacité. Ce cours complet offre une connaissance approfondie de l'éva.
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Data Show and Tell: Exploring Trends in AI Research

Découvrez des informations précieuses sur la recherche en IA avec notre cours, "Data Show and Tell: Explorer les tendances de la recherche en IA." Plongez dans un projet unique qui exploite la puissance du traitement du langage naturel (NLP) pour révéler les tendances dominantes dans les articles de recherche en IA. Avec l'évolution rapide d.
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Applied Data Analytics

Commencez votre parcours avec la Spécialisation en Analyse de Données Appliquées, conçue à la fois pour les débutants et les professionnels. Ce programme vous dote de compétences essentielles en Python, SQL et Power BI pour analyser, visualiser et extraire des insights exploitables. Explorez des concepts clés tels que la visualisation de don.
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Inside BFSI: Structure, Challenges, and Technology

À l'intérieur du BFSI : Structure, défis et technologie Description du cours : Plongez au cœur du secteur Bancaire, Services Financiers et Assurance (BFSI) avec notre cours complet. Découvrez les dernières avancées technologiques et les tendances qui impulsent l'industrie. Obtenez des informations précieuses sur la segmentation du marché, les act.
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AI for Energy and Biomedical Applications

“L'IA pour les Applications Énergétiques et Biomédicales” est une exploration transformative des technologies d'IA révolutionnaires qui redéfinissent les systèmes énergétiques et les solutions de santé. Dans le domaine de l'énergie, l'IA est une innovation majeure dans la génération, la distribution et la gestion des ressources énergétique.
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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 !