Cours sur l'apprentissage automatique

1334 Cours

Explainable AI in Python

Améliorez votre compréhension de l'IA Explicable avec ce cours complet offert par DataCamp. Conçu pour les data scientists et les praticiens de l'apprentissage automatique, vous acquerrez une expertise dans l'utilisation de Scikit-learn, SHAP, et LIME en Python pour interpréter et visualiser les comportements des modèles d'IA. Pourquoi l'.
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Data Show and Tell: Public Sentiment and Topic Modeling Analyses on X about Climate Change

L'opinion publique sur les politiques climatiques est à la fois complexe et dynamique. "Data Show and Tell : Analyses de Sentiment Public et Modélisation de Sujet sur X à propos du Changement Climatique" est un cours innovant conçu pour vous fournir les outils nécessaires pour naviguer dans cette complexité. Apprenez à utiliser les big data e.
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Advanced AI and Machine Learning Techniques and Capstone

Rejoignez notre cours Techniques avancées d'IA et d'apprentissage automatique et projet de synthèse pour explorer des stratégies avancées en IA & AA. Ce cours se termine par un projet de synthèse où vous utiliserez des compétences complètes pour relever un défi réel. Tout au long du cours, vous rencontrerez des méthodes d'apprentissage auto.
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IBM AI Engineering

Coursera La technologie IA devrait croître de 37,3 % d'ici l'année 2030, selon Forbes. Le Certificat Professionnel en Ingénierie de l'IA d'IBM, proposé via Coursera, équipe les data scientists, ingénieurs en apprentissage machine, ingénieurs logiciels, et spécialistes techniques des compétences nécessaires pour exceller en tant qu'ingénieur.
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AI and Machine Learning Algorithms and Techniques

Plongez dans les algorithmes et méthodologies essentiels au cœur de l'IA et de l'apprentissage automatique avec ce cours approfondi. Découvrez comment les modèles de langue pré-entraînés (LLM) et divers paradigmes d'apprentissage comme l'apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement se combinent pour résoudre des défis commerciau.
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Building Intelligent Troubleshooting Agents

Rejoignez notre cours "Construire des Agents de Dépannage Intelligents", où vous explorerez la conception et l'implémentation avancées de solutions pilotées par l'IA. Ce cours complet vous dote des compétences pour créer des agents capables de diagnostiquer et de résoudre des problèmes sans intervention humaine. Vous approfondirez des sujets t.
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AI for Lawyers: Obstacles and Opportunities

Plongez dans le monde complexe où l'intelligence artificielle croise la profession juridique. Le cours "IA pour les avocats : Obstacles et opportunités" offre une exploration complète des défis uniques et des opportunités passionnantes que l'IA apporte aux avocats et autres défenseurs. Obtenez des informations sur les pièges potentiels associé.
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Microsoft AI & ML Engineering

Rejoignez le programme d'ingénierie AI & ML de Microsoft, un programme détaillé conçu pour vous doter de compétences essentielles et d'une compréhension approfondie dans les domaines en plein essor de l'Intelligence Artificielle et de l'Apprentissage Automatique. À travers cinq cours, ce programme couvre des concepts fondamentaux jusqu'à des su.
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Building AI and Sustainability Solutions on SAP BTP

Découvrez comment SAP répond aux objectifs de durabilité en permettant aux clients de devenir des entreprises intelligentes et durables. La plateforme technologique de SAP (BTP) sert de base solide pour développer des applications, intégrer des solutions, gérer des données, déployer des analyses et tirer parti de l'IA. L'engagement de SAP envers.

Fundamentos de la ingeniería de peticiones (Español LATAM) | Foundations of Prompt Engineering (LATAM Spanish)

Dans ce cours, vous apprendrez les principes, les techniques et les pratiques recommandées pour concevoir des invites efficaces. Ce cours présente les concepts de base de l'ingénierie des invites et évolue vers les techniques avancées. Vous apprendrez également à vous protéger contre l'utilisation abusive immédiate et à atténuer l'interaction ave.
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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.

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