Cours sur l'apprentissage automatique

1336 Cours

Building a Recommendation System with Python Machine Learning & AI

Découvrez comment utiliser Python pour développer des programmes capables de faire des recommandations. Ce cours pratique explore différents types de systèmes de recommandation et montre comment construire chacun d'eux. Catégories : Cours d'Intelligence Artificielle, Cours Python, Cours d'Apprentissage Automatique, Cours de Programmation, Cou.
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Machine Learning & AI Foundations: Linear Regression

Fondations de l'apprentissage automatique et de l'IA : Régression linéaire Développez vos compétences en science des données en apprenant à utiliser les concepts de la régression linéaire pour résoudre des problèmes réels. Catégories : Cours d'Intelligence Artificielle, Cours de Machine Learning, Cours de Science des Données, Cours de Régression.
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Become a Machine Learning Specialist

Êtes-vous prêt à vous plonger plus profondément dans la maîtrise des concepts et techniques impliqués dans l'apprentissage automatique ? Ce parcours d'apprentissage montre comment fonctionnent les algorithmes d'apprentissage automatique et comment les concevoir vous-même. Il y a beaucoup à apprendre dans ce domaine en pleine expansion (et très.
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Create Voice Controlled AR Apps 1: Build a Car Showcase Application

Créer des Applications AR Contrôlées par la Voix 1 : Construire une Application de Présentation de Voiture Suivez ce cours basé sur un projet et apprenez à créer des applications de réalité augmentée (AR) immersives, commercialement viables et contrôlables par commandes vocales, en utilisant Vuforia et Unity.
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Google Cloud Digital Leader Training 日本語版

Formation Google Cloud Digital Leader en Français La formation Cloud Digital Leader est composée de quatre cours conçus pour améliorer les compétences des professionnels individuels ou des équipes entières sur la littératie cloud, les cas d'utilisation commerciaux généraux, les solutions cloud et les fonctionnalités des produits phares de Google.
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Her Seviyeye Uygun Uçtan Uca Veri Bilimi, Knime ile

Formation d'introduction aux sujets de la science des données, de l'intelligence artificielle, du big data et de l'analyse de données, qui sont parmi les compétences les plus recherchées. Catégories : Cours d'intelligence artificielle Cours de machine learning Cours d'analyse de données.
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2022 Complete Data Structures: Data Structures With Python

Embarquez dans un voyage complet à travers les structures de données avec le cours 2022 Structures de Données Complètes : Structures de Données avec Python. Parfait pour les débutants absolus et les développeurs expérimentés, ce cours vous guidera à travers les bases de Python et la mise en œuvre de diverses structures de données, améliorant v.
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Learn Python3 Programming

Maîtrisez les concepts fondamentaux de la programmation Python3 adaptés aux testeurs de logiciels, développeurs, data scientists et passionnés d'apprentissage automatique. Plongez dans des sujets cruciaux et améliorez votre maîtrise du Python pour relever efficacement les défis du monde réel dans divers domaines technologiques. Catégories : Co.
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C++ Machine Learning Algorithms Inspired by Nature

Algorithmes d'apprentissage automatique en C++ inspirés de la nature Plongez dans le monde fascinant des algorithmes d'apprentissage automatique en C++ inspirés de la nature. Ce cours se concentre sur la programmation pratique d'algorithmes essentiels tels que l'algorithme génétique, le recuit simulé, l'optimisation p.
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Python Dersleri: Sıfırdan İleri Seviyeye Temel Eğitim

Cours de Python : Formation Complète de Débutant à Avancé Cours de Python : Formation Complète de Débutant à Avancé Commencez de zéro et construisez une base solide pour des domaines avancés tels que la science des données et l'intelligence artificielle. Université : Udemy Cours d'Intelligence Artificielle Cours de Python Cours d'Apprent.
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provider Udemy
pricing Paid Course
duration 16 hours 7 minutes
sessions On-Demand

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 !