Cours sur l'apprentissage automatique

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神经网络理论及应用

Objectif du cours Depuis le milieu des années 1980, les réseaux neuronaux artificiels ont rapidement évolué pour devenir un domaine de recherche de pointe dans la technologie de l'information. Ce système de traitement d'informations en parallèle a un impact significatif dans des domaines tels que l'informatique, l'intelligence artificielle, les s.

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大数据与机器智能

Dans ce cours, vous maîtriserez les compétences en programmation Python et réaliserez des expériences d'intelligence artificielle. En apprenant en profondeur les principes fondamentaux de l'apprentissage machine, vous réaliserez des projets de cours sur l'intelligence artificielle. Participez à la pratique des technologies Scikit-learn, Tensor.

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商务大数据基础与实务

Ce cours est une unité professionnelle visant à atteindre les objectifs de formation universitaire, conçu pour donner aux étudiants une compréhension fondamentale des technologies des big data. Dans l'organisation du contenu pédagogique, chaque point de connaissance forme une tâche de travail via une approche théorie + cas, où les étudiants r.

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是我们创造了算法，还是算法控制着我们？

"Nous influençons votre vie plus que vous ne l'imaginez, nous vous indiquons où vous vivez, votre position à l'école, décidons si vous pouvez obtenir un prêt pour acheter la voiture de vos rêves, nous vous disons quand le bus arrive, quels amis vous devriez avoir, voire votre petit ami ou petite amie... Nous sommes les algorithmes, et nous somm.

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人工智能基础

Ce cours est spécialement conçu pour les étudiants de premier cycle en ingénierie électrique et en technologies de l'information, mettant l'accent sur les technologies de pointe de l'intelligence artificielle et leurs applications fondamentales. Le contenu du cours couvre un large éventail de sujets, et par des explications systématiques et des cas.

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人工智能基础

Ce cours offre une introduction complète aux principes fondamentaux de l'intelligence artificielle, couvrant quatre grands domaines : la recherche et la résolution de problèmes, la connaissance et le raisonnement, l'apprentissage et la découverte, ainsi que les domaines d'application spécifiques. La recherche et la résolution de problèmes traitent.

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大数据技术与应用

Ce cours est structuré autour d'une série de conférences sur le Big Data, avec un accent sur la pratique, afin de stimuler l'intérêt et la motivation des étudiants, et de favoriser la combinaison de la théorie et de la pratique, incitant ainsi à l'innovation technologique. Nous mettons l'accent sur l'intégration d'exemples d'applications pour m.

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人工智能与创新

Une révolution sur l'avenir est en marche discrètement, l'innovation devenant le thème principal de l'ère de l'intelligence artificielle. Le cours "Intelligence Artificielle et Innovation" est basé sur les concepts d'éducation POT-OBE et la méthode 5E, s'adressant à tous les étudiants non spécialisés en intelligence artificielle ainsi qu'à tou.

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机器人的主动感知与行为学习

Participez à la conférence en chinois sur la perception active et l'apprentissage comportemental des robots. Explorez comment les robots perçoivent activement leur environnement et acquièrent de nouveaux comportements via des mécanismes d'apprentissage. Étudiez des concepts clés tels que la perception robotique, le traitement sensoriel et l'a.

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金融科技模式与创新

Ce cours offre une compréhension approfondie des derniers modèles et technologies innovantes dans le domaine de la FinTech, couvrant des sujets de pointe tels que la technologie blockchain, l'application de l'intelligence artificielle dans les services financiers, les systèmes de paiement numérique et l'analyse des grandes données. Les étudiant.

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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 !