Cours sur l'apprentissage automatique

1334 Cours

Generative AI and Model Selection

Intelligence Artificielle Générative et Sélection de Modèle | Université Southern New Hampshire | Coursera Plongez dans le domaine de l'IA générative et découvrez les subtilités de la sélection du modèle parfait pour répondre à vos exigences avec ce cours pratique. Vous développerez une compréhension solide des modèles d'IA générative et examine.

Johns Hopkins University

Advanced Malware and Network Anomaly Detection

Coursera

Building AI Cloud Apps with Microsoft Azure

Construire des applications cloud IA avec Microsoft Azure Découvrez le programme complet de neuf cours, Construire des applications cloud IA avec Microsoft Azure, conçu pour vous doter des compétences nécessaires pour développer des solutions cloud et IA de pointe en utilisant Microsoft Azure. Offert par Coursera, ce programme couvre u.

Coursera

Foundations and Core Concepts of PyTorch

Fondations et Concepts de Base de PyTorch Dans ce cours complet, vous entreprendrez un voyage à travers les éléments fondamentaux et les concepts de base de PyTorch, l'un des cadres d'apprentissage profond les plus populaires. En commençant par un aperçu détaillé et la configuration du système, vous serez guidé à travers l'installat.

Coursera

Fundamentals of AI, Machine Learning, and Python Programming

Embarquez pour une expérience d'apprentissage transformative conçue pour vous équiper d'une compréhension robuste de l'IA, de l'apprentissage automatique et de la programmation Python. Ce cours commence par une introduction approfondie à l'intelligence artificielle et à l'apprentissage automatique, démystifiant les concepts de base et explor.

Pluralsight

Information Extraction with Azure AI Document Intelligence

Extraction d'Informations avec Azure AI Document Intelligence Rejoignez le cours "Extraction d'Informations avec Azure AI Document Intelligence" pour maîtriser le service Azure AI Document Intelligence pour le traitement de documents, la formation de modèles, et le déploiement sur un réseau local. Dans ce cours complet, vous ap.

Northeastern University

Practical AI for Professionals

IA Pratique pour les Professionnels Explorez les idées clés de l'intelligence artificielle (IA) tout en approfondissant les développements actuels dans le domaine. Ce cours examine des outils et des cadres IA pour permettre une collaboration efficace entre les parties prenantes techniques et non techniques. Analysez des sujets tels que la perce.

Southern New Hampshire University

The History and Relevance of the Rise of Generative AI

L'Histoire et la Pertinence de la Montée de l'IA Générative Plongez dans le fascinant voyage de l'intelligence artificielle, de ses débuts théoriques aux puissants modèles génératifs d'aujourd'hui. Ce cours offre une perspective unique sur la transformation de l'IA au fil des décennies, en mettant en lumière les développements cruciaux en apprenti.

University of Naples Federico II

Explainable AI (XAI)

IA Explicable (XAI) À une époque où l'Intelligence Artificielle (IA) transforme rapidement les domaines à haut risque comme la santé, les finances et la justice pénale, la capacité de développer des systèmes d'IA à la fois précis et transparents et fiables est cruciale. La spécialisation en IA Explicable (XAI) est conçue pour donner aux profess.

Johns Hopkins University

Introduction to AI for Cybersecurity

Introduction à l'IA pour la cybersécurité "Introduction à l'IA pour la cybersécurité" vous offre une compréhension complète de la manière dont l'intelligence artificielle (IA) révolutionne le domaine de la cybersécurité. Ce cours fournit un aperçu approfondi des techniques clés de l'IA et de leurs applications pour renforcer les mesures de sécuri.

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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.

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