Cours sur l'apprentissage automatique

1795 Cours

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Inteligencia Artificial con Machine Learning (Python)

Cours en ligne sur l'Intelligence Artificielle et le Machine Learning avec Python : Proposé par Udemy, ce cours est conçu pour vous enseigner, à travers des exemples pratiques et faciles à comprendre, les fondamentaux et les applications avancées de l'Intelligence Artificielle et du Machine Learning en utilisant Python. Idéal pour les étudiants et.
provider Udemy
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Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud

Intégrer l'apprentissage automatique dans les pipelines de données améliore considérablement la capacité des entreprises à dériver des insights significatifs à partir de leurs données. Ce cours explore différentes méthodes d'intégration de l'apprentissage automatique dans les pipelines de données sur Google Cloud, adaptées au degré de personnalisat.
provider edX
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AI For Medical Treatment

Découvrez comment l'IA révolutionne la pratique médicale avec la spécialisation "IA pour le traitement médical" sur Coursera. Cette série de cours transformatrice explore comment l'intelligence artificielle (IA) améliore la précision des diagnostics, prédit les résultats de santé des patients et élabore des plans de traitement sur mesure. Conçue po.
provider Coursera
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Attention Mechanism

Explorez le Mécanisme d'Attention : Inscrivez-vous à notre cours complet sur Coursera pour maîtriser le mécanisme d'attention, une méthode innovante permettant aux réseaux neuronaux de se concentrer sélectivement sur certains segments d'une séquence d'entrée. Plongez dans les mécanismes de l'attention, comprenez son cadre opérationnel et découvrez.
provider Coursera
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Communicating with Natural Language

Rejoignez notre cours captivant sur la Communication avec le Langage Naturel, proposé par Udacity, et plongez dans le monde innovant des interfaces utilisateur vocales. Ce cours est parfait pour ceux qui cherchent à exploiter la puissance des technologies de reconnaissance vocale et de synthèse vocale à travers l'application des réseaux neuronaux p.
provider Udacity
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AI for Medical Prognosis

Découvrez le rôle révolutionnaire de l'IA dans le domaine de la santé avec notre cours passionnant, "L'IA pour le Pronostic Médical". Cette spécialisation de pointe est conçue pour vous fournir une expérience pratique dans l'utilisation de l'apprentissage automatique pour relever des défis réels dans le domaine médical. Que vous prédisiez les résul.
provider Coursera
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Computer Vision with Embedded Machine Learning

Embarquez dans un voyage fascinant dans le monde de la Vision par Ordinateur (CV) avec notre cours de pointe conçu pour vous équiper des compétences permettant aux ordinateurs de percevoir et d'interpréter le monde. Ce cours, fruit d'une collaboration entre Edge Impulse, OpenMV, Seeed Studio et la Fondation TinyML, plonge au cœur de la manière dont.
provider Coursera
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Deep Learning Summer School

Découvrez les avancées de pointe en IA et apprentissage automatique à l'École d'Été en Deep Learning. Parfait pour les étudiants de troisième cycle et les professionnels possédant une compréhension de base de l'apprentissage automatique, ce programme plonge profondément dans le monde des réseaux neuronaux profonds. Apprenez comment ces réseaux ont.
provider Independent
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Machine Learning Models in Science

Explorez l'apprentissage automatique dans le domaine scientifique avec Coursera Plongez dans le monde fascinant de l'apprentissage automatique et de son application dans les domaines scientifiques avec ce cours complet proposé par Coursera. Conçu pour les individus désireux d'appliquer les techniques d'apprentissage automatique pour résoudre des pr.
provider Coursera
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Seeing Clearly: Computer Vision Theory

Plongez dans le monde fascinant de la vision par ordinateur avec nos cours complets. Apprenez comment les machines interprètent les images et les vidéos, en maîtrisant des sujets tels que la reconnaissance automatique d'objets et d'activités. Découvrez la technologie révolutionnaire derrière la première caméra activée par l'apprentissage profond au.
provider Independent
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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 !