Cours sur l'apprentissage automatique

1334 Cours

走进人工智能(人工智能概论)

Le cours Introduction à l'Intelligence Artificielle (Découverte de l'IA) est conçu spécifiquement pour les étudiants de niveau technique supérieur, dans le but d'aider les apprenants à comprendre et ressentir l'application des technologies de l'intelligence artificielle dans la vie quotidienne. Le concept de conception du cours combine des théor.
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机器学习与智能金融

Dans ce cours, nous allons construire de manière systématique le cadre complet des connaissances de la finance intelligente, en équilibrant concepts de base, principes fondamentaux, méthodes de modélisation, caractéristiques des scénarios et directions de fusion. En parallèle, en tenant compte des besoins de l'industrie financière, nous analyser.
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人工智能导论

Introduction à l'intelligence artificielle Les technologies de l'intelligence artificielle jouent un rôle de plus en plus important dans divers secteurs, transformant considérablement notre mode de vie en stimulant le développement économique et social de haute qualité, y compris notre façon de nous habiller, de manger, de vivre, de nous déplace.
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人工智能通识

En juillet 2017, le Conseil des Affaires d'État de Chine a publié le "Plan de Développement de la Nouvelle Génération d'Intelligence Artificielle", élevant le développement de l'IA au niveau de stratégie nationale. Cela a non seulement puissamment soutenu un développement de haute qualité, mais a aussi enrichi le contenu de la nouvelle producti.
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人工智能与生物特征识别

Nom du cours : Intelligence Artificielle et Biométrie Description du cours : Ce cours est un cours optionnel spécialisé, un cours de premier plan pour les étudiants de master à l'Université Polytechnique de Pékin, d'une durée de 32 heures, ouvert aux étudiants de master et aux étudiants de premier cycle avancé. Le cours renforce les capacités d.
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深度学习

Ce cours s'adresse principalement aux étudiants de premier cycle en informatique, en intelligence artificielle et en Internet des objets. Il présente les concepts fondamentaux de l'apprentissage profond, les modèles classiques d'apprentissage profond et leur mise en pratique. Les principaux contenus incluent les réseaux de neurones à propagation.
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人工智能技术

Ces dernières années, sous l'impulsion de grands ensembles de données, du cloud computing, de l'Internet des objets, et grâce au soutien de nouveaux algorithmes, modèles et matériels, l'intelligence artificielle a fait des avancées significatives dans des domaines tels que la compréhension du langage naturel, la reconnaissance vocale, l'analyse v.
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人工智能

La structure du cours est divisée en trois parties, contenant huit chapitres, couvrant l'introduction à l'intelligence artificielle, le big data, l'apprentissage automatique, la vision par ordinateur, la voix intelligente, le traitement du langage naturel, les robots intelligents ainsi que l'application éducative et la sécurité éthique. Le c.
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计算思维与人工智能基础

Le cours de pensée computationnelle et d'intelligence artificielle intègre théorie et pratique et est un cours interdisciplinaire de pointe largement appliqué. Basé sur des années de pratique pédagogique en intelligence artificielle, le cours associe le développement technologique informatique à l'analyse et à la compréhension des caractérist.
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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 !