Cours sur l'apprentissage automatique

1003 Cours

Exam Prep Official Practice Question Set: AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01 - Simplified Chinese)

Ensemble de Questions Officielles de Préparation à l'Examen : AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01 - Chinois Simplifié) Ensemble de Questions Officielles de Préparation à l'Examen : AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01 - Chinois Simplifié) comprend 20 questions. Cet ensemble de questions est conforme à la version AIF-C01 de l'examen et au gui.
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Conjunto de preguntas de prueba oficial de preparación para el examen: AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01 - Português) | Exam Prep Official Practice Question Set: AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01 - Portuguese)

Ensemble de questions d'entraînement officiel de préparation à l'examen : AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01 - Français) | Ensemble de questions d'entraînement officiel : AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01 - Français) L'Ensemble de questions d'entraînement officiel de préparation à l'examen : AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01 - Fran.
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Exam Prep Official Practice Question Set: AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01 - Korean)

Ensemble de Questions de Pratique Officielle pour la Préparation à l'Examen : AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01 - Coréen) L'Ensemble de Questions de Pratique Officielle pour la Préparation à l'Examen : AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01 - Coréen) comprend 20 questions. Cet ensemble de questions suit la version de l'examen AIF-C01 et le gu.
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Explainable Machine Learning (XAI)

Apprentissage Machine Explicable (XAI) Apprentissage Machine Explicable (XAI) Alors que l'Intelligence Artificielle (IA) devient intégrée dans des domaines à haut risque tels que la santé, la finance et la justice pénale, il est crucial que ceux qui construisent ces systèmes pensent au-delà de la boîte noire et développent des systèmes qui sont.
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Introduction to Self-Driving Cars

Introduction aux Voitures Autonomes | Udacity Découvrez comment construire une voiture autonome avec ce cours complet d'Udacity. Couvrant des sujets essentiels tels que la probabilité, le C++, l'apprentissage automatique et l'algèbre linéaire, ce cours vous équipe des connaissances nécessaires pour exceller dans le domaine des.
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Selecting the Right LLM with Hugging Face

Il existe littéralement des milliers de Modèles de Langage Étendus ou LLM disponibles qui peuvent être utilisés pour une multitude de buts. Hugging Face est le hub incontournable pour les modèles de langage, offrant une vaste collection où vous pouvez trouver et utiliser presque tous les modèles dont vous avez besoin. Choisir le bon modèle pe.
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Inteligencia Artificial en la Logística

Intelligence Artificielle dans la Logistique Ce cours complet est conçu pour les professionnels et les passionnés de la logistique qui souhaitent approfondir l'utilisation et l'application de l'intelligence artificielle (IA) dans leurs opérations quotidiennes. Au cours de quatre modules détaillés, les participants exploreront c.
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Interpretable Machine Learning

Machine Learning Interprétable Alors que l'intelligence artificielle (IA) s'intègre dans des domaines à haut risque comme la santé, la finance et la justice pénale, il est essentiel que ceux qui construisent ces systèmes sortent de la boîte noire et développent des systèmes non seulement précis, mais aussi transparents et fiables. Ce cours est un.
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Security, Compliance, and Governance for AI Solutions (Vietnamese)

Sécurité, Conformité et Gouvernance pour les Solutions d'IA (Vietnamien) Ce cours vous aidera à comprendre certains des problèmes courants liés aux aspects de sécurité, de conformité et de gouvernance liés aux solutions d'intelligence artificielle (IA). Vous apprendrez à identifier les exigences de gouvernance et de conformité pour les systèmes I.
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Prepare for the Microsoft Azure AI Fundamentals (AI-900) Certification

Préparez-vous à la certification Microsoft Azure AI Fundamentals (AI-900) L'examen Azure AI Fundamentals mesure votre compréhension des fondamentaux de l'IA, des services Azure AI, des modèles d'apprentissage automatique, de la préparation et du traitement des données, ainsi que des meilleures pratiques en matière d'IA. Les cours de ce parcours d.
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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 !