Cours sur l'apprentissage automatique

1336 Cours

How Google does Machine Learning en Español

Comment Google fait l'apprentissage automatique en français Quelles sont les pratiques recommandées pour implémenter l'apprentissage automatique dans Google Cloud ? Qu'est-ce que Vertex AI et comment peut-on utiliser la plateforme pour créer, entraîner et déployer rapidement des modèles d'apprentissage automatique d'AutoML sans écrire une seule.
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provider Coursera
pricing Free Online Course (Audit)
duration 15 hours
sessions On-Demand

Machine Learning Komplettkurs mit Python [2024 Edition]

Titre : Cours complet sur l'apprentissage automatique avec Python [Édition 2024] Description : Maîtrisez l'apprentissage automatique : Implémentation autonome des algorithmes de sklearn et TensorFlow keras. Université : Udemy Catégories : Cours d'intelligence artificielle, Cours de Python, Cours d'apprentissage automatique, Cours d'apprentissage pa.
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provider Udemy
pricing Paid Course
duration 13 hours 34 minutes
sessions On-Demand

AI in Architectural Design

L'IA dans la Conception Architecturale Naviguez-vous dans le labyrinthe des discussions sur l'IA dans les conversations quotidiennes? Vous sentez-vous submergé et trouvez-vous difficile de suivre le flux constant des nouvelles sur l'IA? Ou peut-être êtes-vous enthousiaste à l'égard de l'IA et de son pouvoir transformateur dans les pratiques de c.
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provider edX
pricing Free Online Course (Audit)
duration 4 weeks, 2-4 hours a week
sessions On-Demand

Data Science for Business

Science des Données pour les Entreprises Apprenez la science des données pour les managers et les entreprises et comment utiliser les données pour renforcer votre organisation. Qu'est-ce que la science des données et comment pouvez-vous l'utiliser pour améliorer votre organisation ? Ce cours vous apprendra les compétences dont vous avez besoin.
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provider DataCamp
pricing Free Trial Available
duration 2 hours
sessions On-Demand

Utilisez des modèles supervisés non linéaires

Dans le cours Entraînez un modèle prédictif linéaire, vous avez appris à construire des modèles linéaires de classification binaire ou multi-classe et de régression. Mais ceux-ci peuvent ne pas être adaptés à la nature de vos données. Dans ce cours, vous apprendrez à entraîner des modèles supervisés non-linéaires sur vos données. Vous comprendre.
provider OpenClassrooms
pricing Free Online Course
duration 12 hours
sessions On-Demand

Applied Deep Learning Capstone Project

Projet de Clôture en Deep Learning Appliqué Remarque : Les apprenants qui terminent avec succès ce cours d'IBM peuvent obtenir un badge de compétence — une attestation numérique détaillée, vérifiable et qui profile les connaissances et compétences acquises dans ce cours. Inscrivez-vous pour en savoir plus, terminez le cours et réclamez vo.
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Teaching Impacts of Technology: Data Collection, Use, and Privacy

Enseignement des Impacts de la Technologie : Collecte de Données, Utilisation, et Confidentialité Dans ce cours, vous plongerez dans l'influence de la collecte de données constante et de l'analyse des big data sur la vie quotidienne. Découvrez l'équilibre subtil entre l'utilisation et la protection de vos données, et envisagez ses futurs bénéfic.
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Artificial Intelligence for Beginners: Tools to Learn Machine Learning

Intelligence Artificielle pour Débutants : Outils pour Apprendre le Machine Learning Qu'est-ce que l'« intelligence artificielle »? Le « machine learning »? Débarrassons-nous des mots à la mode sans signification et parlons sérieusement. Ce cours couvre des sujets incontournables pour les chefs de produit IA, les praticiens du ML, et quiconque s.
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provider Skillshare
pricing Free Trial Available
duration 1 hour 5 minutes
sessions On-Demand

Stanford Seminar - Distributed Perception and Learning Between Robots and the Cloud

Université : Université de Stanford Fournisseur : YouTube Catégories : Cours d'apprentissage automatique, Cours d'apprentissage par renforcement, Cours d'apprentissage fédéré Ce cours a pour but d'enseigner aux apprenants la perception et l'apprentissage distribués entre les robots et le cloud. Les résultats d'apprentissage incluent la compré.
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provider YouTube
pricing Free Online Course
duration 47 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 !