Cours sur l'apprentissage automatique

1772 Cours

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Responsible Artificial Intelligence Practices (한국어)

Dans ce cours, vous explorerez les pratiques d'IA responsable. Il commence par une introduction à ce que signifie l'IA responsable, y compris la définition de l'IA responsable, la compréhension des défis qu'elle cherche à surmonter, et l'exploration de ses éléments essentiels. Ensuite, le cours aborde divers sujets pour développer des systèmes d'I.

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Exploring Artificial Intelligence Use Cases and Applications (한국어)

Ce cours explore des cas d'utilisation réels de l'intelligence artificielle (IA), de l'apprentissage automatique (ML) et de l'intelligence artificielle générative (IA générative) dans divers secteurs tels que la santé, la finance, le marketing et le divertissement. Vous apprendrez également les capacités et les limitations de l'IA, du ML et de.

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Developing Generative Artificial Intelligence Solutions (한국어)

Ce cours examine le cycle de vie des applications d'intelligence artificielle générative (AI générative), qui comprend : Définition des cas d'utilisation métier Sélection de modèles fondamentaux (FM) Amélioration des performances du FM Évaluation des performances du FM Déploiement et impact sur les objectifs métier Ce cours est un.

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Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence (Bahasa Indonesia)

Dans ce cours, vous apprendrez les bases du machine learning (ML) et de l'intelligence artificielle (IA). Vous examinerez les différentes relations entre l'IA, le ML, le deep learning et le domaine émergent de l'intelligence artificielle générative (IA générative). Vous acquerrez une excellente compréhension des termes de base de l'IA, vous.

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Responsible Artificial Intelligence Practices (ไทย)

Dans ce cours, vous apprendrez les pratiques de l'IA responsable. Commencez par découvrir ce qu'est l'IA responsable, sa définition, ses défis et les dimensions principales de l'IA responsable. Ensuite, vous explorerez en profondeur le développement de systèmes d'IA responsable avec une introduction aux services et outils AWS qui soutiennent l'.

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Developing Generative Artificial Intelligence Solutions (ไทย)

Dans ce cours, vous explorerez le cycle de vie des applications d'intelligence artificielle générative (IA générative), notamment : la définition des cas d'utilisation commerciale la sélection des modèles fondamentaux (FM) l'amélioration des performances du FM l'évaluation des performances du FM la mise en œuvre pratique et l'impact.

Udemy

LLM Fine Tuning on OpenAI

Udemy Découvrez les capacités de pointe d'OpenAI en vous plongeant dans le monde de l'ajustement fin des grands modèles de langage. Ce cours vous fournit les connaissances essentielles et les compétences pour personnaliser les LLM afin de s'adapter à vos ensembles de données spécifiques et applications. Rejoignez un parcours d'apprentissage dyn.

Udemy

Practical Machine Learning for Data Scientists

Embarquez pour un voyage dans le monde de l'Intelligence Artificielle avec le cours Apprentissage Machine Pratique pour Scientifiques de Données d'Udemy. Que vous plongiez dans l'IA pour la première fois ou cherchiez à affiner vos compétences, ce cours fournit une base solide en techniques d'IA et d'AM pratiques. Apprenez avec Udemy - un leade.

Udemy

Google BigQuery for Programmers: Analyze & Visualize

Améliorez votre parcours professionnel avec un apprentissage complet en Google BigQuery. Ce cours vous permet de maîtriser l'analyse et la visualisation de données, vous transformant en un analyste de données très recherché doté de compétences en demande. Disponible sur la plateforme en ligne de renom Udemy, ce cours est parfait pour ceux qui.

Tecnológico de Monterrey

Impacto de la IA en la Innovación de Negocios

Le cours "Impact de l'IA sur l'Innovation des Affaires" examine comment l'intelligence artificielle révolutionne le domaine entrepreneurial actuel. Offert par le prestigieux Tecnológico de Monterrey via la plateforme Coursera, ce cours vous aidera à comprendre et à appliquer des technologies émergentes, à développer des modèles d'affaires inn.

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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 :

Assistante vocale Alisa. Ce système, sans aide humaine, trouvera toujours la réponse à toute question d'intérêt, mettra de la musique, décrochera un appel et bien plus encore.

La sélection de publicités pertinentes dans les navigateurs n'est pas une tâche facile pour une personne, mais c'est rapide pour un ordinateur. Le système analysera les données de visualisation et sélectionnera ce qu'un utilisateur spécifique aimera. Le même système est utilisé sur divers marchés - les produits qu'une personne a consultés ou achetés sont proposés.

Les chatbots dans divers dialogues. Par exemple, de nombreuses banques utilisent des bots pour résoudre les problèmes des clients. C'est pratique et rapide.

Sécurité des données : les modèles d'apprentissage automatique peuvent identifier les vulnérabilités de sécurité des données avant qu'elles ne deviennent des violations. En analysant les expériences passées, les modèles d'apprentissage automatique peuvent prédire les actions futures à haut risque, afin que le risque puisse être atténué de manière proactive.

Finance : Les banques, les courtiers en bourse et les entreprises de fintech utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique pour automatiser les transactions et fournir des services de conseil financier aux investisseurs. Bank of America utilise le chatbot Erica pour automatiser le support client.

Santé : L'apprentissage automatique est utilisé pour analyser d'énormes ensembles de données médicales afin d'accélérer la découverte de traitements et de remèdes, d'améliorer les résultats des patients et d'automatiser les processus de routine afin de prévenir les erreurs humaines. Par exemple, IBM Watson utilise l'extraction de données pour fournir aux médecins des informations qu'ils peuvent utiliser pour personnaliser les soins aux patients.

Détection de fraude : L'IA est utilisée dans le secteur de la finance et de la banque pour analyser de manière autonome un grand nombre de transactions afin d'identifier les activités frauduleuses en temps réel. La société de services technologiques Capgemini dit que les systèmes de détection de fraude utilisant l'apprentissage automatique et l'analytique réduisent le temps d'enquête sur les fraudes de 70% et augmente la précision de détection de 90%.

Vente au détail : Les chercheurs et développeurs en IA utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique pour développer des moteurs de recommandation d'IA qui font des suggestions de produits pertinentes en fonction des choix passés des acheteurs, ainsi que des données historiques, géographiques et démographiques.

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 :

Connaissances de base en langages de programmation tels que Python, R, Java, JavaScript, etc.

Connaissances moyennes en statistiques et probabilité.

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.

Compréhension du calcul.

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 !