Cours sur l'apprentissage automatique

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AI TIME PhD：AI+行为经济学

Rejoignez-nous dans le cours "AI TIME PhD : IA+Économie Comportementale", où l'intégration de l'intelligence artificielle et de l'économie comportementale est explorée en profondeur. Ce cours en langue chinoise offre un aperçu complet de la manière dont les technologies d'IA sont utilisées pour comprendre et influencer les schémas de prise de.

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AI是否可以引领传染病诊疗的新范式？

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AI TIME CVPR 专场一

Rejoignez la AI TIME CVPR Séance 1 pour plonger au cœur des recherches et développements en IA dans le domaine de la vision par ordinateur. Cette session, menée en chinois, fait partie de la conférence CVPR et offre aux participants une opportunité inestimable d'améliorer leur compréhension des dernières innovations et applications pratiques.

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AI TIME PHD - AAAI 专场三

Découvrez l'avant-garde de l'intelligence artificielle à l'AI TIME PHD - AAAI 专场三. Cette session exclusive, tenue en chinois, réunit des experts distingués pour partager des recherches et des développements révolutionnaires en IA. Assistez à l'événement spécial AAAI et plongez-vous dans des présentations perspicaces sur les dernières avancé.

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AI TIME PHD AAAI专场六

Découvrez le dernier cri de l'intelligence artificielle en rejoignant l'AI TIME PHD AAAI专场六. Cette conférence en langue chinoise offre l'occasion de plonger dans les dernières avancées de l'IA grâce à des discussions exhaustives et des présentations de recherches menées par des experts de premier plan dans le domaine. Idéale pour toute per.

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AI TIME PhD ICLR专场五

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AI TIME PHD AAAI专场七

Plongez au cœur de l'intelligence artificielle en assistant à l'AI TIME PHD AAAI专场七, une conférence captivante présentée en chinois. Plongez dans les recherches révolutionnaires et les développements présentés lors de la conférence AAAI (Association for the Advancement of Artificial Intelligence), en mettant l'accent sur les perspectives.

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人工智能教育应用

L'intelligence artificielle est considérée comme la technologie la plus susceptible d'apporter une nouvelle vague de révolution industrielle après la machine à vapeur, l'électricité et Internet. Le domaine de l'éducation est l'un des secteurs les plus profondément impactés par la technologie de l'intelligence artificielle. Que vous soyez étudi.

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人工智能方法与技术

Ce cours présente de manière systématique et approfondie les méthodes théoriques de l'intelligence artificielle, les applications dans le domaine et les technologies de pointe, les principaux contenus incluent : représentation des connaissances et raisonnement causal, analyse de texte linguistique, apprentissage ensembliste et classificatio.

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数据科学导论

Les nouvelles technologies telles que le cloud computing, le big data, l'Internet des objets et l'intelligence artificielle ont profondément transformé notre compréhension des données, soulevant de nombreuses nouvelles questions pour lesquelles les théories traditionnelles n'ont pas encore de solutions. Chaque domaine a maintenant développé de no.

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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 !