Cours sur l'apprentissage automatique

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Coursera

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.

Coursera

Responsible AI: Privacy & Safety - Português

IA Responsable : Vie Privée & Sécurité - Français Ce cours présente des sujets importants sur la vie privée et la sécurité de l'IA. Il aborde également des ressources et des méthodes utiles pour mettre en œuvre des pratiques recommandées en matière de vie privée et de sécurité de l'IA en utilisant des produits Google Cloud et des outils open sou.

Udemy

【ChatGPT解説付き】【現役AIコンサルが教える】1時間半で「AIの活かし方の基本」が学べる速修コース（文系対応型）

【ChatGPT expliqué】【Consultant IA en activité】Cours accéléré de 1h30 pour apprendre les bases de l'utilisation de l'IA (adapté aux arts libéraux) Le formateur, un consultant IA en activité ayant travaillé sur des projets pour de grandes entreprises, a condensé les connaissances de base sur l'IA pour les débutants en une heure. En co.

LinkedIn Learning

Leveraging Cloud-Based Machine Learning on Azure: Real-World Applications

Exploiter l'apprentissage automatique basé sur le cloud sur Azure : Applications réelles Titre du cours : Exploiter l'apprentissage automatique basé sur le cloud sur Azure : Applications réelles Description : Apprenez les bases de l'utilisation de Microsoft Azure pour des applications basées sur l'IA, y compris les outils clés et les processus p.

LinkedIn Learning

Alteryx for Financial Services

Alteryx pour les Services Financiers Découvrez la puissance d'Alteryx dans le secteur des services financiers avec notre cours complet. Conçu pour les professionnels souhaitant exploiter le logiciel d'analyse de données sans code / à faible code, ce cours offre un aperçu approfondi des capacités d'Alteryx. Fournisseur: LinkedIn Learning Catégo.

Waseda University

Deep Learning for Bioscientists

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GenAI for Data Scientists

GenAI pour les Data Scientists GenAI pour les Data Scientists est conçu pour les professionnels désireux d'intégrer l'IA Générative (GenAI) dans leurs pratiques de science des données. Ce cours d'introduction simplifie le domaine complexe de GenAI, illustrant son impact remarquable sur l'analyse de données, la modélisation prédictive, et plus en.

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Fine-tuning Language Models for Business Tasks

Affiner les Modèles de Langage pour les Tâches Commerciales Ce cours démystifie le concept de "l'affinage des modèles de langage" et ses applications critiques dans le monde des affaires. Dans le contexte de technologies d'IA en évolution rapide, comprendre comment affiner les modèles de langage (LLM) est essentiel pour que les entreprises reste.

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Essentials of Prompt Engineering

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Developing Machine Learning Solutions

Dans ce cours de machine learning, vous apprendrez le cycle de vie du machine learning et comment utiliser les services AWS à chaque étape. De plus, vous découvrirez les sources diverses pour les modèles de machine learning et apprendrez des techniques pour évaluer leurs performances. Vous comprendrez également l'importance des opérations de ma.

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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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