Cours sur l'apprentissage automatique

1656 Cours

Leveraging Llama2 for Advanced AI Solutions

Acquérez les compétences et les connaissances pour exploiter la puissance des grands modèles de langage avec notre cours complet sur Llama2. Explorez les complexités des architectures de LLM, des techniques de réglage fin et de la génération augmentée par récupération (RAG). Plongez dans une expérience pratique avec des outils de premier plan.
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AI & Deep Learning Concepts and Applications

Embarquez pour un voyage afin de maîtriser les complexités de l'Intelligence Artificielle et de l'Apprentissage Profond avec notre programme conçu pour inculquer des connaissances essentielles et une expertise pratique. Vous explorerez de manière exhaustive les fondamentaux de l'IA, les méthodologies d'apprentissage machine et les outils d'ap.

Deep Learning Frameworks and Neural Networks Simplified

Rejoignez notre programme complet d'apprentissage profond et dotez-vous de compétences avancées en TensorFlow, Keras, Réseaux Neuronaux Récurrents (RNNs) et Réseaux Neuronaux. Apprenez à implémenter des modèles et des frameworks d'IA de pointe pour relever efficacement les défis concrets et stimuler des innovations marquantes. Maîtriser.

Deep Learning

Les réseaux neuronaux artificiels forment la base des systèmes d'IA modernes. « Apprentissage Profond » offre aux participants une introduction complète aux principes de base et aux éléments fondamentaux utilisés dans les réseaux neuronaux actuels. Le cours couvre les types les plus importants de réseaux neuronaux, tels que les MLP, CNN, RNN et.

Mastering Generative AI: Fine-Tuning Transformers

Maîtriser l'IA Générative : Ajustement Fin des Transformateurs La demande de compétences techniques en IA générative augmente rapidement. Les ingénieurs en IA ayant une expertise dans l'ajustement fin des transformateurs pour des applications d'IA générative sont très recherchés. Ce cours, Ingénierie de l'IA Générative : Ajustement Fin avec des Tr.

Generative AI: Turbocharge Mobile App Development

IA Générative : Booster le Développement d'Applications Mobiles Embarquez pour un voyage complet dans le monde de l'intelligence artificielle générative (IA) avec notre cours conçu pour révolutionner le développement d'applications mobiles. Découvrez comment l'IA générative peut être exploitée à chaque étape du processus de développement d'appl.

Generative AI for Mobile App Developers

Le marché mondial des applications mobiles devrait croître de plus de 14 % par an d'ici 2030, comme l'indique Grand View Research. Alors que le développement mobile piloté par l'IA se développe, il y a une demande croissante pour des professionnels qualifiés dans ce domaine. Cette spécialisation est idéale pour les développeurs IA en herbe, les.

Fine-Tuning with Llama 3

Débloquez le potentiel des modèles Llama avec notre cours approfondi sur l'ajustement fin à l'aide de TorchTune. Plongez dans des techniques avancées pour affiner les modèles pour des tâches sur mesure, y compris l'approche innovante de quantification. Ce cours est une ressource complète pour préparer et appliquer efficacement les modèles Ll.

Applied Generative AI & NLP with Python

Plongez dans le monde transformateur du traitement du langage naturel avec ce cours conçu pour vous équiper de compétences et d'outils modernes. Couvrez des concepts fondamentaux comme les embeddings de mots, l'analyse des sentiments et les transformers, puis avancez vers des applications avancées utilisant Huggingface. Maîtrisez le résumé d.

Building Autonomous AI Agents with LangGraph

Déverrouillez le potentiel des agents IA autonomes avec LangGraph dans ce cours complet. Conçu pour les développeurs et les passionnés d'IA, vous apprendrez à construire des agents intelligents et adaptatifs capables de traiter des requêtes complexes, de maintenir l'état et d'intégrer les retours humains pour améliorer la prise de décisio.

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 !