Cours sur l'apprentissage automatique

1334 Cours

Training AI with Humans

Dans le cours "Former l'IA avec des humains", vous explorerez l'intersection du machine learning et de la collaboration humaine, en vous concentrant sur l'amélioration des performances de l'IA grâce à une annotation de données efficace et au crowdsourcing. Vous acquerrez une compréhension complète des principes du machine learning et des métriq.

Johns Hopkins University

Securing AI and Advanced Topics

Sécuriser l'IA et Sujets Avancés Dans le cours "Sécuriser l'IA et Sujets Avancés", les apprenants plongeront dans l'intersection de pointe de l'IA et de la cybersécurité, en se concentrant sur la manière dont les techniques avancées peuvent sécuriser les systèmes d'IA contre les menaces émergentes. À travers une approche structurée, vous explore.

Johns Hopkins University

Chatbots

Chatbots Le "Chatbots" cours offre une plongée complète dans le monde des chatbots, dotant les apprenants des compétences nécessaires pour concevoir, construire et optimiser des interfaces conversationnelles. Explorez l'évolution de la technologie des chatbots et comprenez les mécanismes fondamentaux qui les font fonctionner. Participez à des.

Coursera

Keras Deep Learning & Generative Adversarial Networks (GAN)

Keras Deep Learning & Réseaux Antagonistes Génératifs (GAN) Ce cours est conçu pour vous emmener dans un voyage approfondi à travers le monde de l'apprentissage profond et de l'intelligence artificielle. En commençant par une introduction aux concepts d'IA et d'apprentissage machine, vous construirez une solide fondation en réseaux neuronaux et.

Coursera

Introduction to RNN and DNN

Introduction aux RNN et DNN L'intelligence artificielle transforme les industries en permettant aux machines d'apprendre à partir des données et de prendre des décisions intelligentes. Ce cours propose une exploration approfondie des réseaux de neurones récurrents (RNN) et des réseaux de neurones profonds (DNN), deux technologie.

Coursera

RNN Architecture and Sentiment Classification

Titre : Architecture RNN et Classification des Sentiments Description : L'intelligence artificielle révolutionne l'analyse des données. Ce cours plonge dans les Réseaux de Neurones Récurrents (RNN), en commençant par des modèles de mémoire de base et en progressant vers des structures RNN profondes. Vous explorerez des modèles RNN comme ManyToM.

Coursera

Intermediate Data Manipulation and Machine Learning

Manipulation des Données Intermédiaire et Apprentissage Automatique | Coursera Dans ce cours complet, vous allez explorer l'intelligence artificielle (IA) et ses concepts fondamentaux, formant une base solide pour l'apprentissage automatique. Vous vous plongerez dans l'analyse de régression, en appliquant des techniques de régressio.

Johns Hopkins University

AI for Cybersecurity

IA pour la Cybersécurité Cette spécialisation est conçue pour les étudiants post-universitaires visant à maîtriser les applications de l'IA en cybersécurité. À travers trois cours complets, vous explorerez des techniques avancées pour détecter et atténuer diverses menaces cybernétiques. Le programme couvre des sujets essentiels tels que la préven.

Johns Hopkins University

Mastering Neural Networks and Model Regularization

Maîtriser les Réseaux Neuraux et la Régularisation des Modèles Le cours "Maîtriser les Réseaux Neuraux et la Régularisation des Modèles" explore en profondeur les fondamentaux et les techniques avancées des réseaux neuraux, de la compréhension des modèles basés sur le perceptron à la mise en œuvre des réseaux neuraux convolutionnels (CNNs) de po.

University of Pennsylvania

Deep Learning Essentials

Essentiels de l'Apprentissage Profond | Université de Pennsylvanie | Coursera Rejoignez le cours Essentiels de l'Apprentissage Profond de l'Université de Pennsylvanie sur Coursera. Plongez dans l'histoire riche de l'apprentissage profond et acquérez une compréhension approfondie des réseaux de neurones, y compris le perceptron. Découvr.

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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 !