Cours sur l'apprentissage automatique

1334 Cours

机器学习与模式识别

« Apprentissage Automatique et Reconnaissance de Formes » est un cours professionnel conçu pour les spécialités d'intelligence artificielle, d'intelligence industrielle et d'automatisation. Il étudie comment utiliser les méthodes d'apprentissage automatique pour accomplir les tâches de reconnaissance de formes, en se concentrant sur les concepts.

Northeastern University

人工智能

Le cours 'Intelligence Artificielle' se caractérise par les aspects suivants : Faible seuil d'entrée : aucune connaissance préalable en informatique n'est nécessaire, seulement une base en mathématiques d'ingénierie universitaire et un langage de programmation. Contenu complet : il couvre les techniques classiques d'intelligence artifici.

XuetangX

初识《神经网络理论及应用》——之课程知多少？

Rejoignez la conférence d'introduction sur les réseaux neuronaux présentée par l'Université de technologie et de commerce de Pékin. Ce cours est conçu pour fournir des connaissances fondamentales sur les concepts de réseaux neuronaux artificiels, les cadres théoriques et leurs applications pratiques. Parfait pour ceux qui souhaitent explore.

Coursera

Geliştiriciler İçin Sorumlu Yapay Zeka: Gizlilik ve Güvenlik

Bienvenue au cours Intelligence Artificielle Responsable pour les Développeurs : Confidentialité et Sécurité. Dans cette formation complète, vous explorerez en profondeur les dimensions de la confidentialité et de la sécurité de l'IA et les mettrez en pratique. Tout au long du cours, vous apprendrez comment adopter les meilleures pratiques de.

Coursera

Geliştiriciler İçin Sorumlu Yapay Zeka: Adalet ve Önyargı

Ce cours introduit le concept de l'intelligence artificielle responsable et les principes de l'IA. Le cours aborde les techniques pratiques pour définir l'équité et les préjugés, ainsi que les moyens de réduire les préjugés dans les applications d'intelligence artificielle/apprentissage automatique. Tout au long du cours, vous découvrirez des.

Coursera

Büyük Dil Modellerine Giriş

Coursera propose ce cours intitulé "Introduction aux Grands Modèles de Langue", qui constitue un point de départ idéal pour comprendre ce que sont les grands modèles de langue (LLM) et dans quels domaines ils peuvent être utilisés. Ce cours de micro-apprentissage vous guide non seulement sur la manière d'ajuster les invites pour améliorer la pe.

Coursera

Yorumlanabilirlik ve Şeffaflık

Ce cours offre des connaissances de base sur les sujets d'interprétabilité et de transparence de l'intelligence artificielle. Le cours se concentre sur l'importance de la transparence dans les systèmes d'intelligence artificielle pour les développeurs et les ingénieurs. Tout au long de la formation, des méthodes pratiques et des outils seront pr.

Coursera

Dönüştürücü Modelleri ve BERT Modeli

Ce cours offre un examen approfondi de l'architecture des transformateurs et du modèle BERT (Représentations d'Encodeur Bidirectionnel de Transformateurs). Vous aurez l'opportunité d'apprendre les principaux composants du transformateur, tels que le mécanisme d'auto-attention, de découvrir comment appliquer le transformateur pour construire l.

Udemy

Deep Learning Python Project: CNN based Image Classification

Embarquez pour un voyage transformateur dans le monde du deep learning avec notre projet exhaustif sur la classification d'images utilisant les Réseaux Neurones Convolutionnels (CNN). Conçu pour les débutants, ce cours utilise le jeu de données CIFAR-10 et offre des aperçus détaillés sur la construction et l'entraînement de vos propres modèles.

Udemy

【試験対策から本質の理解まで、知識をまとめて身に付けよう！】G検定対策講座

Titre de l'événement : De la préparation aux examens à la compréhension fondamentale, acquérez une connaissance complète ! Cours de préparation au G-Test Résumé : Le G-Test est un examen clé pour apprendre les bases de l'apprentissage automatique et du deep learning. Ce cours vous aide à rassembler vos connaissances pour vous préparer à l'examen t.

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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 !