Cours sur l'apprentissage automatique

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Microsoft Applied Skills: Azure AI Document Intelligence

Compétences Appliquées Microsoft : Intelligence Documentaire Azure AI - APL-3002 Rejoignez le cours APL-3002, Compétences Appliquées Microsoft : Intelligence Documentaire Azure AI, et améliorez votre expertise dans le domaine du traitement de documents piloté par l'IA. Proposé par Udemy, ce cours vous permet d'utiliser de manière.

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Intro to Artificial General Intelligence (AGI): Future of AI

Bienvenue dans "Introduction à l'Intelligence Artificielle Générale (IAG) : L'avenir de l'IA" - un cours complet conçu pour percer les mystères de la prochaine frontière en intelligence artificielle. Que vous soyez un passionné de technologie ou complètement novice dans le monde de l'IA, ce cours est votre passerelle pour comprendre l'impact pr.

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AI Fundamentals: Essential Guide to Artificial Intelligence

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Artificial Intelligence Intermediate: Exploring AI Types

Rejoignez notre cours intermédiaire pour explorer le vaste monde de l'Intelligence Artificielle et ses applications variées. Plongez dans les subtilités de l'automatisation des processus et découvrez les innovations en IA Générative. Ce cours offre des perspectives sur plusieurs types d'IA, enrichissant votre compréhension et vos compétences.

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Artificial Intelligence IV - Reinforcement Learning in Java

Plongez dans le monde de l'intelligence artificielle en vous concentrant sur l'apprentissage par renforcement en Java. Ce cours aborde des sujets essentiels tels que les processus de décision de Markov, l'itération de valeur et de politique, et l'approche Q-learning. Rejoignez-nous sur Udemy pour améliorer votre compréhension et vos compétenc.

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Fundamentals of Responsible Artificial Intelligence/ML

Fondamentaux de l'I.A./ML Responsable | Udemy Débloquez les principes fondamentaux de l'IA et du ML responsable avec notre cours complet sur Udemy. Plongez dans des stratégies pour créer et maintenir des modèles IA qui mettent l'accent sur le bien-être des sujets de données, offrent une transparence grâce à des méthodes explicables, maintiennen.

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Data Analytics and Artificial Intelligence for Beginners

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The Complete Artificial Intelligence for Cyber Security 2024

Explorez le cours de pointe, L'Intelligence Artificielle Complète pour la Cybersécurité 2024, et débloquez le potentiel de l'IA dans le domaine de la cybersécurité. Ce programme complet, proposé par Udemy, combine les disciplines de la Science des Données, l'Apprentissage Automatique et l'Apprentissage Profond pour vous doter des compétences.

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Artificial Intelligence for Simple Games

Déverrouillez le potentiel de l'IA avec notre cours captivant sur l'Intelligence Artificielle pour Jeux Simples sur Udemy. Plongez dans le monde de l'Apprentissage par Renforcement Profond en travaillant avec des scénarios de jeux faciles à comprendre. Dans ce cours, vous acquerrez une expérience pratique avec des outils et technologies IA d.

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Machine Learning and Artificial Intelligence in Power BI

Apprentissage Automatique et Intelligence Artificielle dans Power BI | Cours Udemy Participez à notre cours complet sur Udemy pour explorer la fusion de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle avec Power BI. Guidé par des instructeurs expérimentés en Power BI, vous entreprendrez des projets pratiques qui renforceront v.

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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 !