Cours sur l'apprentissage automatique

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Artificial Intelligence

Intelligence Artificielle Conçu comme une introduction au domaine en évolution de l'IA, ce cours met l'accent sur les applications commerciales potentielles et les perspectives managériales associées. L'Intelligence Artificielle (IA) est la science derrière les systèmes capables de se programmer pour classer, prédire et offrir des solutions bas.

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Introduction to AI and Machine Learning on GC - 한국어

Introduction à l'IA et à l'Apprentissage Automatique sur GC - Français Ce cours présente la suite de produits IA et d'apprentissage automatique (ML) de Google Cloud pour construire des projets d'IA prédictive et générative. Il couvre les technologies, produits et outils disponibles tout au long du cycle de vie allant des données à l'IA, incluant.

DataCamp

Databricks Concepts

Concepts Databricks Découvrez le potentiel de la plateforme Databricks Lakehouse et sa capacité à révolutionner vos processus de données grâce au cours Concepts Databricks. Ce programme est conçu pour vous guider de A à Z, démontrant comment le Databricks Lakehouse fournit une solution unifiée, évolutive et performante pour diverses tâches de don.

AWS Skill Builder

Fundamentos de machine learning e inteligência artificial (Português) | Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence (Portuguese)

Fundamentos de Machine Learning e Intelligence Artificielle (Français) | Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence (French) Dans ce cours, vous apprendrez les bases du machine learning (ML) et de l'intelligence artificielle (IA). Vous explorerez les liens entre l'IA, le ML, l'apprentissage profond et le domaine émergent de l'int.

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Introduction to AI and Machine Learning on GC - Português

Dans ce cours, nous présentons les ressources d'IA et de machine learning (ML) sur Google Cloud qui créent des projets d'IA générative et prédictive. Nous découvrirons les technologies, les produits et les outils disponibles tout au long du cycle de vie des données à l'IA, y compris les fondamentaux de cette technologie, son développement et.

Udemy

NLP. Procesamiento del lenguaje natural con NLP y Python

NLP : Traitement du Langage Naturel avec NLP et Python | Udemy Apprenez à utiliser Machine Learning, Scikit-learn, Spacy et NLTK pour traiter des textes de fichiers et de documents avec NLP. Ce cours vous offre des compétences pratiques et des connaissances fondamentales pour maîtriser le Traitement du Langage Naturel avec Python. Université:.

University of Michigan

투자 기술의 혁신: AI

Udemy

Optical Character Recognition (OCR) MasterClass in Python

MasterClass de Reconnaissance Optique de Caractères (OCR) en Python Inscrivez-vous à la MasterClass OCR en Python proposée par Udemy et maîtrisez l'art de la Reconnaissance Optique de Caractères. Ce cours complet couvre des outils et technologies essentiels tels que OpenCV, Pytesseract, Pillow et des techniques de Machine Learning, vous assurant.

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Introduction to Generative AI - Art of the Possible

Introduction à l'IA Générative - L'art du Possible | Coursera Le cours Introduction à l'IA Générative - L'art du Possible présente le concept, les cas d'utilisation et l'importance de l'IA générative dans un contexte commercial. Ce cours est destiné aux dirigeants et autres décideurs actuellement ou potentiellement impliqués dans des projets d'IA.

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Fundamentals of Generative AI for Beginners

Les Fondamentaux de l'IA Générative pour les Débutants L'IA générative est une technologie disruptive avec un impact immense. Elle pousse les entreprises à repenser leurs stratégies clients, encourage les fabricants de puces à répondre aux demandes accrues de processeurs, et amène les milieux académiques à modifier les parcours et les programmes.

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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 !