Cours sur l'apprentissage automatique

1003 Cours

AWS Machine Learning Engineer Nanodegree

Nanodegree AWS Ingénieur en Apprentissage Automatique Le programme Nanodegree AWS Ingénieur en Apprentissage Automatique (IAA) vise à doter les développeurs de logiciels et les data scientists de compétences essentielles en science des données et en apprentissage automatique. Apprenez à créer et à déployer des modèles d'apprentissage automatique en.
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Work with Gemini Models in BigQuery - 日本語版

Travail avec BigQuery en utilisant le modèle Gemini - Version française Ce cours présente comment utiliser les modèles AI/ML pour les tâches de génération AI dans BigQuery. À travers des cas d'utilisation réels liés à la gestion de la relation client, il explique un flux de travail pour résoudre des problèmes commerciaux en utilisant le modèle.
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Work with Gemini Models in BigQuery - 简体中文

Travailler avec les modèles Gemini dans BigQuery - 简体中文 Ce cours montre comment utiliser les modèles AI/ML pour les travaux génératifs d'IA dans BigQuery. Il explique le flux de travail pour résoudre des problèmes commerciaux avec les modèles Gemini à travers des cas d'utilisation réels liés à la gestion de la relation client. Pour faciliter.
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Work with Gemini Models in BigQuery - Español

Travaillez avec les Modèles Gemini dans BigQuery - Français Dans ce cours, vous apprendrez à utiliser des modèles IA/ML pour des tâches d'IA générative dans BigQuery. À travers une étude de cas pratique liée à la gestion des relations clients, vous découvrirez le flux de travail pour résoudre un problème commercial avec des modèles Gemini. Pour.
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Work with Gemini Models in BigQuery - 한국어

Travailler avec des modèles Gemini dans BigQuery - Français Ce cours montre comment utiliser des modèles AI/ML pour des travaux d'IA générative dans BigQuery. Il décrit un workflow pour résoudre des problèmes commerciaux avec des modèles Gemini à travers des cas d'utilisation concrets liés à la gestion de la relation client. Pour faciliter la.
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Prácticas de IA responsable (Español LATAM) | Responsible Artificial Intelligence Practices (LATAM Spanish)

Dans ce cours, vous apprendrez les pratiques de l'IA responsable. Tout d'abord, vous aurez accès à une introduction expliquant ce qu'est l'IA responsable. Vous apprendrez à définir l'IA responsable, comprendrez les défis que l'IA responsable tente de surmonter et explorerez les dimensions fondamentales de l'IA responsable. Ensuite, vous approf.
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Essentials of Prompt Engineering (Thai)

Les essentiels de la conception de prompts (Thaï) Dans ce cours, vous découvrirez les bases de la création d'interactions efficaces. Vous comprendrez comment personnaliser et optimiser les interactions pour divers cas d'utilisation. De plus, vous explorerez diverses techniques telles que l'interaction Zero-Shot, Few-Shot et la chaîne de pensée (Ch.
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Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence (Indonesian)

Fondamentaux de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle (Indonésien) Dans ce cours, vous apprendrez les bases de l'apprentissage automatique (ML) et de l'intelligence artificielle (IA). Vous verrez les différentes formes de relations entre l'IA, ML, l'apprentissage profond et le domaine émergent de l'intelligence artificielle.
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Developing Machine Learning Solutions (Indonesian)

Développer des Solutions de Machine Learning (Indonésien) Dans ce cours de machine learning, vous apprendrez à propos du cycle de vie du machine learning et comment utiliser les services AWS à chaque étape. De plus, vous découvrirez diverses ressources pour les modèles de machine learning et apprendrez des techniques pour évaluer leurs performan.
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Recommender Systems with Machine Learning

Systèmes de recommandation avec apprentissage automatique Ce cours commence par les concepts théoriques et les connaissances fondamentales des systèmes de recommandation, couvrant les taxonomies essentielles. Vous apprendrez à utiliser Python pour évaluer des ensembles de données en fonction des évaluations des util.
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De plus en plus de produits sont désormais développés en utilisant l'intelligence artificielle. Pour éviter d'être laissés à l'écart du progrès, les gestionnaires doivent comprendre comment fonctionne le "cerveau" des robots.

L'intelligence artificielle (IA) et les technologies d'apprentissage automatique sont utilisées depuis de nombreuses années, mais maintenant, l'intensité de leur utilisation a augmenté de manière significative. Par exemple, l'apprentissage automatique est activement mis en œuvre dans les télécommunications, la vente au détail, le marketing et le commerce électronique. Mais beaucoup ne comprennent toujours pas pleinement ce que c'est.

L'apprentissage automatique implique que le système traite un grand nombre d'exemples, au cours desquels il identifie des modèles et les utilise pour prédire les caractéristiques de nouvelles données. En d'autres termes, c'est le processus qui donne à l'IA et aux cours de ML une "conscience", la capacité de se souvenir et d'analyser.

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 :

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 :

  1. Connaissances de base en langages de programmation tels que Python, R, Java, JavaScript, etc.

  2. Connaissances moyennes en statistiques et probabilité.

  3. 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.

  4. Compréhension du calcul.

  5. 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 !