Cours sur l'apprentissage automatique

1336 Cours

Stanford Seminar - Accessibility and the AI Autumn - Jeff Bigham

Stanford Seminar - Accessibilité et l'Automne de l'IA - Jeff Bigham Ce cours vise à éduquer les apprenants sur l'importance de l'accessibilité dans le contexte de l'intelligence artificielle. Les résultats d'apprentissage comprennent la compréhension de l'interaction homme-machine, la remise en question des hypothès.

YouTube

Free Online Course

1 hour

On-Demand

Stanford University

Bayesian Networks 1 - Inference - Stanford CS221: AI

Réseaux Bayésiens 1 - Inférence - Stanford CS221 : IA Le cours enseigne aux étudiants comment spécifier des distributions conjointes de manière compacte en utilisant des réseaux bayésiens et des graphes de facteurs. Il couvre l'inférence probabiliste, l'explication par élimination, la cohérence des sous-réseaux bayésiens, et des applications tell.

Stanford University

Stanford Seminar - Can the Brain Do Back-Propagation?

Stanford Seminar - Le cerveau peut-il faire de la rétropropagation ? Ce cours explore le concept de savoir si le cerveau peut effectuer de la rétropropagation. Les résultats d'apprentissage incluent la compréhension de la descente de gradient stochastique en ligne, les raisons pour lesquelles le cerveau peut ne pas être capable de faire de la r.

Stanford University

Stanford Seminar - Audio Research: Transformers for Applications in Audio, Speech and Music

Stanford Seminar - Recherche Audio : Transformateurs pour Applications dans l'Audio, la Parole et la Musique Titre du cours : Stanford Seminar - Recherche Audio : Transformateurs pour Applications dans l'Audio, la Parole et la Musique Description : Ce cours vise à enseigner aux apprenants les applications des transformateurs dans l'audio, la par.

Kadenze

Machine Learning for Music Information Retrieval

Une introduction à l'exploration de données à travers le prisme de la recherche d'informations musicales. Les sujets explorés incluent la classification (genre, humeur, instrument), la classification à plusieurs étiquettes (tagging) et la régression (émotion/humeur). Université : Fournisseur : Kadenze Catégories : Cours d'Apprentissage Automat.

Kadenze

$350.00

50 hours

On-Demand

AWS Skill Builder

Unleashing Innovation: The Generative AI Revolution

Libérer l'Innovation : La Révolution de l'IA Générative Nous vivons dans une société où la frontière entre ce qui est créé par les humains et ce qui est créé par les machines est de plus en plus floue. L'IA générative a été un tournant dans notre façon de créer, de concevoir et d'interagir avec la technologie. Mais comment cela fonctionne-t-il, qu.

AWS Skill Builder

Free Certificate

1 hour 50 minutes

On-Demand

Udemy

The Complete Artificial Intelligence and ChatGPT Course

Le Cours Complet sur l'Intelligence Artificielle et ChatGPT Le Cours Complet sur l'Intelligence Artificielle et ChatGPT Inclut des alternatives à ChatGPT comme Google Bard & Bing Chat, l'apprentissage automatique, des images avec DALL-E & Midjourney, la voix et plus encore. Université: Fournisseur: Udem.

Udemy

Paid Course

12 hours

On-Demand

Udemy

Machine Learning and Deep Learning Projects in Python

Projets de Machine Learning et Deep Learning en Python Découvrez 20 projets pratiques englobant le Machine Learning et le Deep Learning, mis en œuvre de manière experte en Python. Ce cours complet fournit tout le code nécessaire pour des applications concrètes, vous guidant de bout en bout. Offert par : Udemy Université : Catégories :.

Udemy

Paid Course

5 hours 34 minutes

On-Demand

Udemy

Professional Diploma in Python Development

Diplôme Professionnel en Développement Python - Institut MTF | Udemy Donnez un coup de boost à votre carrière dans la technologie avec le Diplôme Professionnel en Développement Python offert par l'Institut MTF sur Udemy. Ce programme complet couvre tout ce que vous devez savoir sur Python pour la Science des Données, le Développement Web, l'Appr.

Udemy

Paid Course

2 hours 56 minutes

On-Demand

Udemy

Machine Learning and Business Intelligence Masterclass

Masterclass en Apprentissage Automatique et Intelligence d'Affaires Découvrez la Masterclass ultime en Apprentissage Automatique et Intelligence d'Affaires disponible sur Udemy. Maîtrisez l'apprentissage automatique avec Python et TensorFlow, et explorez les techniques d'Intelligence d'Affaires utilisant Siebel et BIP. Participez à des projet.

Udemy

Paid Course

3 days 16 minutes

On-Demand

1 ... 59 60 61 62 63 ... 134

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 !