Cours sur l'apprentissage automatique

1334 Cours

AWS Flash - AWS AI/ML Essentials (GCR Only)

Ce cours ciblé est conçu pour les techniciens désireux de réussir l'examen AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01), vous aidant à comprendre le processus de l'examen et les sujets clés. Améliorez votre maîtrise des connaissances essentielles en IA et ML, et familiarisez-vous avec les formats d'examen et leur difficulté grâce à des questions d'e.
course image

Üretken Yapay Zekaya Giriş

En vous initiant à l'intelligence artificielle générative, acquérez des connaissances de base sur ce domaine passionnant et en rapide évolution. Le cours vise à expliquer ce qu'est l'intelligence artificielle générative, son fonctionnement et comment elle diffère des méthodes traditionnelles d'apprentissage automatique. Vous découvrirez les.
course image

Certificado: Google Cloud Digital Leader

Devenez un leader numérique certifié avec la formation Google Cloud Digital Leader. Ce programme propose une série de six cours structurés pour vous fournir une connaissance essentielle des technologies cloud et de la gestion des données. Explorez les produits et services Google Cloud qui permettent la transformation numérique dans les organisa.
course image

APL-7004: Implement AI models with Microsoft Power Platform AI Builder

Module 1 : Découvrez les avantages de l'automatisation des documents Rationalisez votre flux de travail en comprenant les scénarios et réalisations en automatisation de documents. Module 2 : Fondamentaux du traitement des documents avec AI Builder Apprenez l'intégration avec Power Apps et comment l'automatisation du.

Security, Compliance, and Governance for AI Solutions (Thai)

Sécurité, Conformité et Gouvernance pour les Solutions d'IA (Thaï) Ce cours vous aide à comprendre certains problèmes communs concernant la sécurité, la conformité et la gouvernance liés aux solutions d'intelligence artificielle (IA). Vous apprendrez à identifier les exigences de gouvernance et de conformité pour les systèmes IA, y compris les se.
course image

Optimizing Foundation Models (Thai)

Dans ce cours, vous explorerez deux techniques pour améliorer la performance des modèles fondamentaux (FM) : la Génération Augmentée par Récupération (RAG) et l'affinage. Vous apprendrez sur les services Amazon Web Services (AWS) qui aident à stocker des embeddings avec des bases de données vectorielles, le rôle des agents dans les processus en.
course image

Exploring Artificial Intelligence Use Cases and Applications (Indonesian)

Exploration des Cas d'Utilisation et des Applications de l'Intelligence Artificielle (Indonésien) Dans ce cours, vous explorerez les cas d'utilisation de l'intelligence artificielle (IA), du machine learning (ML), et de l'intelligence artificielle générative (IA générative) dans le monde réel dans diverses industries. Ces domaines incluent les se.
course image

Computer Vision: YOLO Custom Object Detection with Colab GPU

Vision par ordinateur : détection d'objets personnalisés avec YOLO et GPU Colab Dans ce cours complet, vous plongerez dans le monde de la détection d'objets en temps réel avec YOLO, l'un des algorithmes les plus puissants pour détecter des objets dans des images et des vidéos. Le cours commence par une introduction à YOLO et la détection d'objet.
course image

Developing Generative Artificial Intelligence Solutions (Indonesian)

Développer des Solutions d'Intelligence Artificielle Générative (Indonésien) Dans ce cours, vous explorerez le cycle de vie des applications d'intelligence artificielle générative (IA générative), qui comprend les éléments suivants : Définir les cas d'utilisation commerciale Choisir un modèle fondamental (FM) Améliorer les performances du.
course image

Exploring Artificial Intelligence Use Cases and Applications (Traditional Chinese)

Explorez les cas d'utilisation et les applications de l'intelligence artificielle Dans ce cours, vous explorerez les 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. Ces domaines incluent les soin.
course image

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 !