Cours sur l'apprentissage automatique

1336 Cours

Exploring Artificial Intelligence Use Cases and Applications

Explorer les Cas d'Utilisation et Applications de l'Intelligence Artificielle Dans ce cours, vous explorerez des cas d'utilisation réels de l'intelligence artificielle (IA), de l'apprentissage automatique (ML) et de l'intelligence artificielle générative (IA générative) dans divers secteurs. Ceux-ci incluent la santé, la finance, le marketing, le.
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Responsible Artificial Intelligence Practices

Pratiques Responsables de l'Intelligence Artificielle Dans ce cours, vous découvrirez les pratiques responsables de l'IA. Tout d'abord, vous serez introduit à 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 principales de l'IA respons.
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Developing Generative Artificial Intelligence Solutions

Développer des Solutions d'Intelligence Artificielle Générative Dans ce cours, vous explorerez le cycle de vie des applications d'intelligence artificielle générative (IA générative), qui comprend les éléments suivants : Définir un cas d'utilisation métier Choisir un modèle de fondation (FM) Améliorer les performances d'.
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AI Infrastructure and Operations Fundamentals

Fondamentaux de l'Infrastructure et des Opérations AI L'Intelligence Artificielle, ou IA, transforme la société de nombreuses façons. De la reconnaissance vocale aux voitures autonomes, en passant par les immenses possibilités offertes par l'IA générative. La technologie IA fournit aux entreprises la puissance de calcul,.
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Introduction à l'apprentissage profond

Introduction à l'apprentissage profond Développé par IVADO et le MILA, ce cours d'une durée totale de 5 heures présente les concepts fondamentaux de l'apprentissage profond à travers 5 modules de formation proposés en français. Le contenu sera présenté à l’aide de vidéos pédagogiques présentés par des spécialistes du domaine : Alain Tapp, Yoshua B.
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ChatGPT Masterclass - The Ultimate Guide

ChatGPT Masterclass - Le Guide Ultime Débloquez le plein potentiel de ChatGPT et de l'IA générative avec notre masterclass complète. Plongez dans l'ingénierie des instructions, explorez Midjourney et améliorez vos compétences en data science, programmation et APIs. Ce cours, disponible sur Udemy, est indispensable pour quiconque cherche à excell.
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Inteligencia Artificial & ChatGPT: De Cero a Avanzado 2024

Intelligence Artificielle & ChatGPT : De Débutant à Avancé 2024 Le cours complet d'Intelligence Artificielle : Chat GPT, IA Générative, LLMs, IA Prompt Engineering, Midjourney et plus encore! Offert par : Udemy Catégories : Cours d'Intelligence Artificielle, Cours d'Apprentissage Automatique, Cours d'Apprentissage Profond, Cours de ChatGPT
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Learn Machine Learning Course with Python A to Z

Apprendre le cours d'apprentissage automatique avec Python de A à Z Titre du cours : Apprendre le cours d'apprentissage automatique avec Python de A à Z Description : Acquérez une solide compréhension des concepts, algorithmes et applications de l'apprentissage automatique dans divers domaines. Ce cours complet offert par Udemy vous dote des com.
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Vision artificielle et exploitation intelligente des ressources naturelles

Vision artificielle et exploitation intelligente des ressources naturelles Bienvenue au cours VIARENA, «Vision artificielle et exploitation intelligente des ressources naturelles». La vision artificielle est l'art et la science de rendre les ordinateurs capables d'interpréter intelligemment des images. Il existe une multitude d'applications de la.
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Biodiversity Explorations with Machine Learning Study Group Sessions - Wolfram U

Explorations de la Biodiversité avec Sessions de Groupe d'Étude sur l'Apprentissage Automatique - Wolfram U Résumé Apprenez à appliquer des techniques d'apprentissage automatique et des fonctions du langage Wolfram aux données de biodiversité. Ces sessions de groupe d'étude commencent par vous initier aux fonctions d'accès aux données de biodive.
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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 !