Cours sur l'apprentissage automatique

1770 Cours

Pluralsight

Generative AI Foundations: Generative AI in Action

Fondations de l'IA Générative : L'IA Générative en Action Avancez vos connaissances en IA avec le cours "Fondations de l'IA Générative : L'IA Générative en Action." Dépassez les bases des interactions avec des chatbots GenAI et plongez dans des applications pratiques et concrètes. Apprenez à utiliser les Agents d'IA Générative et la Génération a.

edX

Data Science For Business Professionals

Dans l'économie numérique actuelle rapide, les données sont au cœur de chaque décision, faisant de la science des données l'un des domaines les plus recherchés. Que vous cherchiez à entrer dans le domaine de la science des données, à améliorer vos compétences en analyse commerciale, ou à appliquer des techniques d'apprentissage automatique pour.

Microsoft Learn

GitHub responsible AI

Module 1 : Introduction aux charges de travail IA et aux services Azure AI. Explorez les politiques d'IA Responsable de Microsoft et apprenez les solutions et pratiques IA pour une IA éthique. Module 2 : Utilisation d'Azure AI Face. Acquérez des compétences en détection et analyse de visages grâce au service Azure AI Face. Module 3 : Fo.

AWS Skill Builder

Digital Classroom - Practical Data Science with Amazon SageMaker

L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique (IA/ML) sont désormais omniprésents, et ce cours immerge les étudiants dans la vie quotidienne d'un data scientist. Vous collaborerez efficacement avec des data scientists et développerez des applications qui s'intègrent avec le ML. Apprenez comment les data scientists créent des solutions.

Coursera

IBM Generative AI Engineering

Embarquez pour un voyage d'apprentissage transformateur avec le Certificat Professionnel en Ingénierie d'IA Générative d'IBM, une opportunité sur mesure pour les futurs ingénieurs en IA générative, développeurs IA, data scientists, ingénieurs en apprentissage automatique, et ingénieurs de recherche en IA. Avec un marché de l'IA générative prêt.

edX

Advanced Principles & Topics in AI & Machine Learning in Healthcare

Pénétrez au cœur des principes avancés de l'IA et de l'apprentissage automatique spécialement adaptés pour le secteur de la santé. Ce cours propose une étude complète des méthodologies sophistiquées d'apprentissage automatique et des aspects opérationnels des systèmes d'IA, tout en discutant de leur rôle transformateur pour l'avenir de la santé.

Coursera

Vertex AI Studio'ya Giriş

Dans ce cours, vous découvrirez le potentiel de Vertex AI Studio et apprendrez à développer des outils pour les flux de travail en intelligence artificielle générative, que vous pourrez appliquer à vos projets. Grâce à des leçons captivantes et des démonstrations immersives, vous pourrez développer des applications Gemini prenant en charge de.

Coursera

Google Cloud ile Yapay Zeka İlkelerinin Uygulanması

Swayam

Advances in Additive Manufacturing of Materials: Current status and emerging opportunities

À propos du cours : La fabrication additive (FA) se réfère au dépôt couche par couche de matériaux pour créer des objets selon leur conception, jouant un rôle crucial dans divers secteurs tels que l'aérospatiale, le transport, l'énergie et les soins de santé. Divers procédés de FA sont utilisés mondialement pour ces applications. Ce cours, fondé.

edX

Introduction to AI & Machine Learning in Healthcare

Introduction à l'IA & Apprentissage Automatique dans le Secteur de la Santé Embarquez pour un voyage afin de comprendre l'impact transformateur de l'Intelligence Artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (AA) dans le secteur de la santé avec ce cours d'introduction complet. En tant que première partie d'un programme en deux cours, il o.

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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 !