Cours sur l'apprentissage automatique

1336 Cours

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen für Einsteiger

Intelligence Artificielle et Apprentissage Automatique pour Débutants Bien que souvent discutées, les technologies récentes comme l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique restent pour beaucoup un mystère. Notre cours pour débutants d'openHPI vise à changer cela. Les élèves, ainsi que les adultes intéressés, devraient apprendre à.
provider openHPI
pricing Free Online Course
duration 4 weeks
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Exploitez des données textuelles

Bienvenue dans ce cours de traitement du langage naturel ! L’objectif de ce cours est de comprendre les méthodes qui permettent de transformer le texte en features exploitables par des algorithmes de machine learning classiques, et les architectures et modèles qui correspondent le mieux à ce type de données. En l’occurence un ensemble de docume.
provider OpenClassrooms
pricing Free Online Course
duration 12 hours
sessions On-Demand

Introduction to AI and Machine Learning on GC - Español

Introduction à l'IA et à l'Apprentissage Automatique sur GC - Français Ce cours présente les offres d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (AA) sur Google Cloud qui soutiennent le cycle de vie des données à l'IA à travers les bases de l'IA, le développement de l'IA et les solutions d'IA. Il explore les technologies, les.
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provider Coursera
pricing Free Online Course (Audit)
duration 9-10 hours
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Fundamentos de IA para Todos

L'Intelligence Artificielle (IA) n'est plus de la science-fiction. Elle imprègne rapidement tous les secteurs et a un impact profond sur pratiquement tous les aspects de notre existence. Que vous soyez un cadre, un responsable, un professionnel du secteur, un chercheur ou un étudiant, comprendre l'IA, son impact et son potentiel transformateur.
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provider Coursera  Specialization
pricing Paid Course
duration 13 weeks, 3 hours a week

Introduction to Databricks

Introduction à Databricks | DataCamp Découvrez la puissance de la plateforme Databricks Lakehouse et élevez vos capacités en ingénierie des données et en apprentissage automatique. Ce cours complet vous guide à travers chaque étape de la manière dont le Databricks Lakehouse offre une solution unifiée, évolutive et performante p.
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provider DataCamp
pricing Free Trial Available
duration 4 hours
sessions On-Demand

Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud - Locales

Ce cours, Google Cloud Computing Foundations : Données, ML et IA dans Google Cloud - Locales, est destiné aux apprenants non anglophones. Si vous souhaitez suivre ce cours en anglais, veuillez vous inscrire à Google Cloud Computing Foundations : Data, ML, and AI in Google Cloud. Les cours Google Cloud Computing Foundations sont conçus pour les.
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provider Google Cloud Skills Boost
pricing Paid Course
duration 16 hours
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Complete Data Science BootCamp 2024

BootCamp Complet en Science des Données 2024 - Udemy Rejoignez le BootCamp Complet en Science des Données 2024 de Udemy et plongez dans le monde de la Science des Données. Ce programme complet couvre l'Apprentissage Automatique, l'Apprentissage Profond et les compétences pratiques en Science des Données. Tout au long du cours, vous participe.
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provider Udemy
pricing Paid Course
duration 7 hours 37 minutes
sessions On-Demand

Deep Learning Mastery 2024

Maîtrise de l'Apprentissage Profond 2024 Rejoignez le cours "Maîtrise de l'Apprentissage Profond 2024" et maîtrisez le cycle de vie complet d'un projet d'apprentissage profond. Ce cours complet vous guidera dans l'implémentation de divers réseaux de neurones en utilisant TensorFlow et Keras. Fournisseur : Udemy Catégories : Cours de Python.
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provider Udemy
pricing Paid Course
duration 4 hours 16 minutes
sessions On-Demand

Implementing and Administering Microsoft Sentinel

Implémentation et Administration de Microsoft Sentinel | LinkedIn Learning Découvrez comment maîtriser l'implémentation et l'administration de Microsoft Sentinel, un système avancé de gestion des événements de sécurité et des informations (SEIM) basé sur le cloud. Ce cours vous guidera à travers les étapes nécessaires pour détecter et répondre e.
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provider LinkedIn Learning
pricing Free Trial Available
duration 1-2 hours
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 !