Cours sur l'apprentissage automatique

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Generative AI Mastery With 15+ Real Time Projects

Maîtrise de l'IA Générative avec 15+ Projets en Temps Réel - Udemy Inscrivez-vous maintenant au cours de Maîtrise de l'IA Générative sur Udemy et transformez vos compétences en apprentissage automatique avec des projets pratiques et des conseils d'experts!

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Supercharge AI with Knowledge Graphs: RAG System Mastery NEW

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Build A ChatGPT AI in JavaScript - OpenAI - Code Along

Rejoignez le voyage passionnant de la création de votre propre assistant IA en utilisant JavaScript et le ChatGPT d'OpenAI dans ce cours captivant. Parfait pour les développeurs débutants désireux d'explorer le carrefour de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique, ce cours offre une approche pratique et concrète pour maîtri.

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ChatGPT Secrets | ChatGPT Mastery | ChatGPT Masterclass

AWS Skill Builder

Exploring Artificial Intelligence Use Cases and Applications (Bahasa Indonesia)

Exploration des Cas d'Utilisation de l'Intelligence Artificielle et Applications (Indonésien) Dans ce cours, vous explorerez les cas d'utilisation de l'intelligence artificielle (IA), de l'apprentissage automatique (AA), et de l'intelligence artificielle générative (IA générative) dans le monde réel dans divers secteurs. Ces secteurs incluent les.

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Responsible Artificial Intelligence Practices (Bahasa Indonesia)

Dans ce cours, vous apprendrez les pratiques de l'IA responsable. Tout d'abord, vous serez introduit à ce qu'est une IA responsable. Vous apprendrez à définir l'IA responsable, à comprendre les défis que l'IA responsable cherche à relever et à explorer les dimensions essentielles de l'IA responsable. Ensuite, vous explorerez plusieurs sujets pou.

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Developing Generative Artificial Intelligence Solutions (Bahasa Indonesia)

Dans ce cours, vous explorerez le cycle de vie des applications d'intelligence artificielle générative (IA générative), qui comprend : Définir des cas d'utilisation métier Choisir un modèle fondamental (MF) Améliorer les performances du MF Évaluer les performances du MF Son utilisation et son impact sur les objectifs d'affaires Ce cours est.

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Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence (한국어)

Dans ce cours, vous allez explorer les fondamentaux de l'apprentissage automatique (ML) et de l'intelligence artificielle, en examinant les relations entre l'IA, le ML, l'apprentissage profond et l'IA générative émergente. Vous allez consolider votre compréhension des termes essentiels de l'IA, posant les bases pour une exploration plus poussé.

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Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence (简体中文)

Dans ce cours, vous apprendrez les bases de l'apprentissage automatique (ML) et de l'intelligence artificielle (IA). Vous explorerez les liens entre les domaines de l'IA, du ML, de l'apprentissage profond et de l'IA générative émergente, en obtenant une compréhension complète de la terminologie de base de l'IA pour approfondir vos connaissances.

Indian Institute of Technology Guwahati

Machine Learning and its Applications

Rejoignez-nous pour un cours exaltant sur l'apprentissage automatique et ses applications, proposé par le prestigieux Indian Institute of Technology Guwahati via Coursera. Plongez dans les rôles essentiels de la classification et de la régression au sein de l'IA en ingénierie, et émergez avec une compréhension approfondie des concepts clés de l'app.

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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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