Cours sur l'apprentissage automatique

1795 Cours

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Applications of TinyML

Découvrez le monde du Tiny Machine Learning (TinyML) et explorez ses vastes applications avec le cours "Applications du TinyML" proposé par l'Université Harvard via edX. Ce cours, faisant suite aux Fondements du Tiny ML, se penche sur la façon dont des dispositifs comme Google Home traitent des commandes telles que “OK Google” et si ces dispositifs.
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Bachelor of Computer Science

Embarquez dans un voyage pour exceller dans le monde numérique avec le diplôme de Bachelor en Informatique proposé par une université prestigieuse sur Coursera. Ce programme est minutieusement conçu pour doter les étudiants des compétences et connaissances de pointe nécessaires pour prospérer dans divers domaines de l'industrie technologique. Que v.
provider Coursera  Degree

Master’s Degree in Computer Science

Découvrez l'avenir de la technologie avec le Master of Science en Informatique en ligne proposé par l'Université du Texas, une institution de premier plan reconnue parmi les dix meilleures universités pour l'informatique par U.S. News. Ce programme fusionne les normes éducatives renommées de l'université avec la commodité des études en ligne, le re.
provider edX  Degree
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Master of Machine Learning and Data Science

Embarquez dans un voyage transformateur vers le statut de leader dans les domaines en rapide évolution de l'apprentissage automatique et de la science des données avec le prestigieux programme "Master en apprentissage automatique et science des données". Proposé par la renommée Université Nationale Chiao Tung et disponible via Coursera, ce programm.
provider Coursera  Degree
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Tiny Machine Learning (TinyML)

Découvrez le monde innovant du Tiny Machine Learning (TinyML) avec le programme de certificat professionnel proposé conjointement par l'Université Harvard et Google TensorFlow. Plongez dans ce domaine révolutionnaire qui fusionne les vastes capacités de l'apprentissage automatique avec les exigences uniques des dispositifs petits et sensibles à la.
provider edX  Professional Certificate
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Data Science for Business Innovation

Saisissez l'opportunité d'élever votre carrière avec le nano-cours « Data Science for Business Innovation », spécialement conçu pour les cadres et les managers afin d'illuminer le chemin vers l'innovation guidée par les données. Découvrez l'essence de la Data Science, son importance, et la valeur transformatrice qu'elle apporte au paysage des affai.
provider Coursera
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What is Data Science?

Embarquez dans le voyage pour comprendre pourquoi la Science des Données est considérée comme la profession la plus sexy du 21e siècle grâce à notre cours complet proposé sur Coursera. Ce programme introductif démystifie non seulement le concept de science des données mais offre également une plongée profonde dans les rôles et responsabilités des s.
provider Coursera
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Information Systems

Explorez le monde dynamique des systèmes d'information et découvrez comment ils façonnent les paysages commerciaux à l'ère du numérique. Le programme MicroMasters® en systèmes d'information, proposé par la célèbre Kelley School of Business de l'Université de l'Indiana et disponible sur edX, se penche sur les compétences fondamentales qui forgent le.
provider edX  MicroMasters
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Fintech: The Future of Finance

Explorez le monde en évolution de la finance avec le programme de certificat professionnel en technologie financière proposé par l'Institut indien de technologie de Roorkee, via edX. Découvrez comment les technologies émergentes telles que l'IA, l'apprentissage automatique, les registres distribués et plus encore redéfinissent le secteur financier..
provider edX  Professional Certificate
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Stanford CS234: Reinforcement Learning - Winter 2019

Explorez la pointe de l'intelligence artificielle avec l'Université Stanford CS234 : Apprentissage par Renforcement (Hiver 2019), maintenant disponible sur YouTube. Ce cours complet plonge dans les principes fondamentaux de l'apprentissage par renforcement, conçu pour ceux désireux de saisir les dernières avancées en IA. Les sujets abordés comprenn.
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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 !