Cours sur l'apprentissage automatique

1003 Cours

Automated Machine Learning en Microsoft Power BI

Apprentissage Automatisé en Microsoft Power BI Ce projet est un cours pratique et efficace pour apprendre tout ce que vous devez savoir sur la création et l'intégration de modèles de autoML dans Power BI. Non seulement vous apprendrez de manière pratique à générer et évaluer les modèles, mais vous apprendrez également à les intégrer et les util.
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provider Coursera
pricing Paid Course
duration 2-3 hours
sessions On-Demand

Python per la Data Science

Python pour la Data Science Python pour la Data Science est un cours crucial pour tout professionnel souhaitant analyser de grandes quantités de données grâce aux techniques les plus récentes de Machine Learning et Deep Learning. Le cœur du cours est représenté par l'utilisation des notebooks : un format pédagogique moderne où le texte et la t.
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Java Programming: Build a Recommendation System

Programmation Java : Construire un système de recommandation Vous vous êtes déjà demandé comment Netflix décide quels films vous recommander ? Ou comment Amazon suggère des livres ? Acquérez une expérience pratique en construisant votre propre système de recommandation simplifié ! Dans ce projet de synthèse, vous démontrerez vos capacités de r.
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Fake Instagram Profile Detector

Détecteur de Faux Profils Instagram Dans ce projet pratique, nous allons construire et entraîner un modèle simple de réseau neuronal artificiel pour détecter les comptes Instagram de spam/faux. Les faux comptes et les comptes de spam sont un problème majeur sur les réseaux sociaux, souvent créant une illusion de nombreux abonnés pour les influence.
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provider Coursera
pricing Paid Course
duration 1-2 hours
sessions On-Demand

Create Machine Learning Models in Microsoft Azure

Titre : Créer des Modèles d'Apprentissage Automatique dans Microsoft Azure Description : L'apprentissage automatique forme la base de la modélisation prédictive et de l'intelligence artificielle. Dans ce cours, vous apprendrez les concepts sous-jacents ainsi que les compétences pratiques nécessaires pour construire des modèles en utilisant les.
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provider Coursera
pricing Free Online Course (Audit)
duration 13 hours
sessions On-Demand

Standardisation & Technology

Normalisation & Technologie Bienvenue au cours Normalisation et Technologie ! Savez-vous déjà ce que sont les normes ? Pourriez-vous imaginer un monde sans normes ? Il n'est certainement pas facile de visualiser un monde sans normes et l'énorme importance des normes est souvent sous-estimée dans notre société. C'est parce qu'un si gr.
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Introduction to Generative AI - Bahasa Indonesia

Introduction à l'IA Générative - Français | Coursera Il s'agit d'un cours d'introduction à l'apprentissage micro visant à définir l'IA Générative, ses usages et ses différences par rapport aux méthodes de machine learning conventionnelles. Ce cours inclut également des outils Google qui peuvent vous aider à développer vos propres applications d.
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provider Coursera
pricing Free Online Course (Audit)
duration 1-2 hours
sessions On-Demand

Introduction to Image Generation - Français

Introduction à la Génération d'Images Ce cours présente les modèles de diffusion, une famille de modèles de machine learning qui s'est récemment révélée prometteuse dans le domaine de la génération d'images. Les modèles de diffusion trouvent leur origine dans la physique, et plus précisément dans la thermodynamique. Au cours de.
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Transformer Models and BERT Model - Português Brasileiro

Modèles de Transformateur et Modèle BERT - Français Ce cours est une introduction à l'architecture du transformateur et au modèle de Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT). Vous apprendrez les principaux composants de l'architecture du transformateur, tels que le mécanisme d'auto-attention, et comment ils sont utilisés.
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provider Coursera
pricing Free Online Course (Audit)
sessions On-Demand

Transformer Models and BERT Model - Italiano

Modèles Transformer et Modèle BERT - Français Ce cours vous introduit à l'architecture Transformer et au modèle BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Découvrez les composants principaux de l'architecture Transformer, comme le mécanisme d'auto-attention, et comment il est utilisé pour créer le modèle BERT. Vous apprendre.
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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 !