Cours sur l'apprentissage automatique

1334 Cours

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Amazon Q Introduction (Simplified Chinese)

Ce cours présente Amazon Q, un assistant basé sur l'intelligence artificielle générative (IA). Vous découvrirez les cas d'utilisation et les avantages de lier Amazon Q aux informations, au code et aux systèmes de votre entreprise. Vous pourrez également explorer des informations supplémentaires selon votre intérêt pour des cas d'utilisation spécifi.

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Optimizing Foundation Models (Traditional Chinese)

Dans ce cours, vous explorerez deux techniques pour améliorer la performance des modèles fondamentaux (FM) : la génération augmentée par récupération (RAG) et le réglage fin. Vous découvrirez les services Amazon Web Services (AWS) qui aident à stocker les embeddings dans des bases de données vectorielles, le rôle du service client dans les tâche.

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Security, Compliance, and Governance for AI Solutions (Traditional Chinese)

Ce cours aide à comprendre les problématiques de sécurité, de conformité et de gouvernance liées aux solutions d’Intelligence Artificielle (IA). Apprenez à identifier les exigences de gouvernance et de conformité des systèmes IA, et comment utiliser les services Amazon Web Services (AWS) pour aider à la gouvernance et à la conformité. Les servic.

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Developing Machine Learning Solutions (Thai)

Les apprenants participant à ce cours d'apprentissage automatique découvriront le cycle de vie des opérations d'apprentissage automatique et la manière d'utiliser soigneusement les services AWS à chaque étape. Ce cours démontre également l'importance de MLOps dans l'amélioration du développement et du déploiement efficace des outils. Niv.

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AWS ML Engineer Associate Curriculum Overview (Korean)

Ce cours d'introduction du programme de formation AWS ML Engineer Associate passe en revue les notions fondamentales liées à l'apprentissage automatique (ML) et examine les avancées en matière de ML et d'IA. Identifiez les objectifs commerciaux, formulez les problèmes de ML et découvrez Amazon SageMaker. Niveau du cours : Avancé Durée : 4.

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AWS ML Engineer Associate 2.1 Choose a Modeling Approach (Korean)

Découvrez comment examiner la pile AWS ML et utiliser les services AWS pour résoudre des problèmes commerciaux courants. Ce cours vous montrera comment utiliser Amazon SageMaker pour les tâches d'apprentissage automatique et comment évaluer les stratégies pour choisir le bon modèle. Il explique également des scénarios spécifiques pour les soluti.

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Optimizing Foundation Models (Indonesian)

Optimisation des modèles de fondation (Indonésien) Dans ce cours, vous explorerez deux techniques pour améliorer la performance des modèles de fondation (FM) : génération augmentée par récupération (RAG) et perfectionnement. Vous apprendrez à propos des services Amazon Web Services (AWS) qui aident à stocker les embeddings avec des bases de donn.

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AWS Flash - Unleashing Innovation: The Generative AI Revolution (Indonesian)

Nous vivons dans une société où la frontière entre ce qui est créé par les humains et ce qui est créé par les machines devient de plus en plus floue. L'IA générative est devenue un point de basculement dans la manière dont nous créons, concevons et interagissons avec la technologie. Mais comment cela fonctionne-t-il, quels sont les avantages au.

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AWS Cloud Quest: Generative AI (Japanese)

Fournisseur : AWS Skill Builder Catégories : Cours sur l'apprentissage automatique, Cours sur l'informatique en nuage, Cours sur l'IA Générative, Cours sur Amazon Web Services (AWS), Cours sur Amazon SageMaker, Cours sur LangChain, Cours sur Amazon S3, Cours sur AWS Lambda

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AWS Cloud Quest: Machine Learning (Japanese)

Explorez le monde dynamique de l'informatique en nuage et de l'apprentissage automatique avec AWS Cloud Quest : Apprentissage Automatique - proposé en japonais par AWS Skill Builder. Ce cours est votre porte d'entrée pour maîtriser des concepts essentiels tels que : Les fondamentaux de l'informatique en nuage avec Amazon S3. Les premièr.

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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 !