Cours sur l'apprentissage automatique

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AI-powered Python Applications: Using Agentic Frameworks

Applications Python à Puissance AI : Utilisation de Cadres Agentiques Maîtrisez l'art d'intégrer des capacités AI avancées dans vos applications logicielles avec le cours "Applications Python à Puissance AI : Utilisation de Cadres Agentiques". Conçu pour les développeurs de logiciels expérimentés, ce cours vous guide à travers le processus de.

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AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01): Guidelines for Responsible AI

Dans le cours AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01) : Directives pour une IA Responsable, vous acquerrez les connaissances essentielles pour réussir le domaine de l'IA Responsable de la certification AWS. Ce cours met l'accent sur la création de systèmes IA qui soutiennent l'équité, la transparence et la fiabilité afin de faciliter une prise d.

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AIOps: Model Deployment and Scaling

Débloquez les capacités de déploiement et d'évolutivité des modèles avec notre cours, "AIOps : Déploiement et Évolutivité des Modèles", proposé par Pluralsight. Ce cours offre des perspectives approfondies sur une variété de modèles GenAI et de stratégies de déploiement diversifiées, vous assurant de pouvoir déployer des modèles pour de nomb.

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AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01): Applications of Foundation Models

AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01) : Applications des modèles de fondation

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AI 入門

Ce cours explique clairement les concepts et technologies clés de l'IA. Actuellement, l'IA transforme considérablement le travail et la vie quotidienne. Ce cours est idéal pour ceux qui souhaitent acquérir des connaissances de base sur l'IA ou qui veulent utiliser l'IA pour améliorer leur travail ou leur vie quotidienne. Concepts de base de.

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Künstliche Intelligenz (KI) – Grundlagen

Approfondissez vos connaissances sur l'Intelligence Artificielle (IA) et le Machine Learning (ML) grâce à un aperçu détaillé de leur histoire, techniques et domaines d'application. Ce cours de LinkedIn Learning offre des connaissances approfondies et des directives pour tous ceux qui s'intéressent à la technologie émergente, y compris la Visio.

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Was ist generative KI?

Explorez le monde fascinant de l'IA générative dans ce cours complet de LinkedIn Learning. Vous serez introduit aux concepts fondamentaux et aux développements historiques. Faites connaissance avec des modèles populaires de l'IA générative et comprenez le fonctionnement de ces technologies. Le cours examine également les impl.

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Découvrir l'IA générative

Découvrir l'IA Générative | LinkedIn Learning Explorez le monde fascinant de l'IA générative avec ce cours de LinkedIn Learning. En vous inscrivant, vous apprendrez les fondamentaux de l'intelligence artificielle générative, y compris son évolution historique, les modèles et technologies actuels, et comment ils fonctionnent. Découvrez les impl.

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Prompt Engineering – Grundlagen

Visitez le cours "Ingénierie des invites – Fondamentaux" sur LinkedIn Learning et découvrez comment créer des invites efficaces. Les catégories incluent l'Intelligence Artificielle, l'Apprentissage Automatique, l'Analyse de Données et plus encore. Apprenez des experts et développez vos compétences dès aujourd'hui !

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IA Generativa: Oportunidades e Considerações para Líderes Empresariais

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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 !