Cours sur l'apprentissage automatique

1775 Cours

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Exploring Artificial Intelligence Use Cases and Applications (Thai)

Explorer des Cas d'Utilisation et des Applications de l'Intelligence Artificielle Dans ce cours, vous explorerez des cas d'utilisation réels de l'intelligence artificielle (IA), de l'apprentissage automatique (ML) et de l'intelligence artificielle générative (IA générative) dans divers secteurs, tels que les soins de santé, la finance, le marketin.

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Generative AI Engineering with LLMs

Ingénierie de l'IA Générative avec les LLMs Le marché de l'IA générative (Gen AI) devrait croître de 46 % par an jusqu'en 2030 (Source : Statista). En conséquence, les ingénieurs Gen AI sont très demandés. Ce programme équipe les aspirants data scientists, ingénieurs en apprentissage automatique et développeurs en IA avec des compétences vitale.

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Intel® Solutions Pro – AI in the Cloud

Intel® Solutions Pro – IA dans le Cloud Plongez dans les charges de travail IA dans le cloud. Obtenez des informations sur de nombreux sujets liés à l'IA, y compris les pipelines IA, l'évaluation des performances de l'IA, la sélection d'instances pour les charges de travail IA, et l'apprentissage fédéré ainsi qu'une expérience pratique via de.

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Generative AI for Data Science with Copilot

IA Générative pour la Science des Données avec Copilot Ce cours offre une introduction complète à l'IA Générative dans la science des données. Vous explorerez les concepts fondamentaux de l'IA générative, y compris les GANs, VAEs, et Transformers, et découvrirez comment Microsoft Copilot utilise ces modèles pour simplifier les flux de travail en.

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Introduction to Generative AI for Developers With Copilot

Introduction à l'IA générative pour les développeurs avec Copilot Ce cours introduit les développeurs aux technologies d'IA générative, en se concentrant sur leurs applications pratiques dans le développement de logiciels. Vous explorerez les concepts de base de l'IA générative et comprendrez les fonctionnalités de.

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Introduction to Microsoft Copilot

Introduction à Microsoft Copilot Dans ce cours d'introduction, vous embarquerez dans un voyage au cœur de l'IA générative et de Microsoft Copilot. Nous démystifierons les concepts derrière cette technologie transformative, explorant son potentiel et ses limites. Vous acquerrez une compréhension claire de ce qu'est l'IA générat.

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Exploring Artificial Intelligence Use Cases and Applications (Vietnamese)

Explorer les cas d'utilisation et les applications de l'intelligence artificielle (Vietnamese) Dans ce cours, vous explorerez les cas d'utilisation de l'intelligence artificielle (IA), de l'apprentissage automatique (ML) et de l'intelligence artificielle générative (IA générative) dans des environnements réels à travers divers secteurs. Ces doma.

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Developing Generative Artificial Intelligence Solutions (Vietnamese)

Développer des Solutions d'Intelligence Artificielle Générative (Vietnamien) Dans ce cours, vous allez explorer le cycle de vie de l'application de l'intelligence artificielle générative (IA générative), y compris : Identifier les cas d'utilisation commerciale Choisir un modèle de fondation (FM) Améliorer la performance de FM Évaluer la p.

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GenAI for DevOps Practitioners

Dans le cadre de la GenAI Academy, "GenAI pour les praticiens DevOps" est un cours approfondi explorant les effets transformateurs de l'intelligence artificielle générative (GenAI) sur le DevOps. Cette introduction aide les apprenants à découvrir les capacités clés de GenAI tout en fournissant des stratégies pratiques pour adopter ces outils.

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GenAI for Sales Teams

GenAI pour les équipes de vente L'Intelligence Artificielle Générative (GenAI) transforme le processus de vente en fournissant aux équipes de vente des outils innovants pour améliorer la productivité, l'efficacité et l'impact global. En utilisant des modèles de langage avancés et des capacités basées sur l'IA, les professionnels de la vente peuve.

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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.

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