Cours sur l'apprentissage automatique

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Responsible AI for Developers: Privacy & Safety - 日本語版

IA Responsable pour les Développeurs : Confidentialité et Sécurité - Version Japon Ce cours présente des sujets importants sur la confidentialité et la sécurité de l'IA. Plus précisément, il explore des méthodes et des outils pratiques pour implémenter les meilleures pratiques de confidentialité et de sécurité de l'IA en utilisant des produits Goo.

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Responsible AI for Developers: Privacy & Safety - Italiano

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Responsible AI for Developers: Privacy & Safety - 한국어

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Responsible AI for Developers: Privacy & Safety - Українська

IA Responsable pour les Développeurs : Confidentialité et Sécurité - Français Au cours de ce programme, vous découvrirez des sujets clés relatifs à la confidentialité et à la sécurité des systèmes d'IA. Vous apprendrez des techniques pratiques et des outils permettant de mettre en œuvre des recommandations sur la confide.

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Responsible AI: Interpretability & Transparency - Deutsch

IA Responsable : Interprétabilité & Transparence - Français Ce cours présente des concepts liés à l'interprétabilité et à la transparence de l'intelligence artificielle. Vous découvrirez pourquoi la transparence de l'IA est importante pour les équipes de développement. Vous apprendrez également des techniques et des outils pratiques pour optimis.

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IA para todos: domina los conceptos básicos

Dans ce MOOC, vous apprendrez ce qu'est l'IA et comprendrez ses applications et cas d'utilisation ainsi que la manière dont elle transforme nos vies. Vous explorerez les concepts de base de l'IA, comme l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond et les réseaux neuronaux, ainsi que les cas d'utilisation et les applications de l'IA. Vous s.

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Smart Analytics, Machine Learning and AI on GC - 한국어

Analytique Intelligente, Apprentissage Automatique et IA sur GC Intégrer l'apprentissage automatique dans votre pipeline de données peut vous permettre d'obtenir de nouvelles informations. Ce cours vous apprendra comment inclure l'apprentissage automatique dans votre pipeline de données de Google Cloud. Découvrez AutoML pour les cas nécessitan.

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Smart Analytics, Machine Learning, and AI on GCP - Italiano

Analytique Intelligente, Apprentissage Automatique et IA sur GCP - Français Intégrer l'apprentissage automatique dans les pipelines de données augmente considérablement la capacité d'extraire des insights précieux à partir des données. Ce cours explore diverses méthodes pour inclure l'apprentissage automatique dans les pipelines de données sur.

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Responsible AI for Developers: Privacy & Safety - 简体中文

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Responsible AI for Developers: Privacy & Safety - Polski

IA Responsable pour les Développeurs : Vie Privée et Sécurité Cette formation présente les questions importantes concernant la vie privée et la sécurité dans le domaine de l'IA. Pendant cette formation, nous présentons des techniques et des outils pratiques permettant de mettre en œuvre des méthodes éprouvées de confidentialité.

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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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