Cours sur l'apprentissage automatique

1003 Cours

Introduzione all'AI generativa - L'arte del possibile (Italiano) | Introduction to Generative AI - Art of the Possible (Italian)

Introduction à l'IA générative - L'art du possible (Français) | Introduction to Generative AI - Art of the Possible (French) Le cours « Introduction à l'IA générative - L'art du possible » fournit une introduction à l'IA, les cas d'utilisation, les risques et les avantages. Avec l'aide d'un exemple de génération de contenu, nous illustrerons l'art.
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Build a Question-answering Bot using Generative AI (Simplified Chinese)

Construire un Chatbot Basé sur l'IA Générative - AWS Skill Builder Dans ce lab, vous construirez un Chatbot capable de répondre aux questions sur les services AWS. Ce lab est conçu pour vous offrir une expérience pratique de déploiement de grands modèles de langage (LLM), d'intégration de ce modèle avec des sources de données A.
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Créer un bot qui réponde aux questions à l'aide de l'IA générative (Français) | Build a Question-answering Bot using Generative AI (French)

Créer un bot qui réponde aux questions à l'aide de l'IA générative (Français) | Build a Question-answering Bot using Generative AI (French) Dans cet atelier, vous allez créer un chatbot qui répond aux questions concernant les services AWS. Cet atelier est destiné à vous fournir une expérience pratique dans le déploiement d’un grand modèle de lang.
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Cree un bot de búsqueda de respuestas mediante la IA generativa (Español LATAM) | Build a Question-answering Bot using Generative AI (LATAM Spanish)

Créer un bot de recherche de réponses avec l'IA générative (Français) | Build a Question-answering Bot using Generative AI (French) Informations générales du laboratoire Dans ce laboratoire, vous allez créer un chatbot qui répond aux questions sur les services AWS. Le laboratoire est conçu pour vous fournir une expérience pratique de la mise e.
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Machine Learning: Perceptrons

Apprenez à construire des perceptrons : les fondations des réseaux neuronaux. Poursuivez votre parcours en Apprentissage Machine avec Apprentissage Machine : Perceptrons. Apprenez à créer un perceptron de A à Z, à définir les poids et à gérer les erreurs. Expliquer ce qu'est un perceptron et comment il se rapporte à un réseau neuronal Con.

Computer Vision Fundamentals with Google Cloud

Principes Fondamentaux de la Vision par Ordinateur avec Google Cloud Ce cours explore divers cas d'utilisation de la vision par ordinateur, en mettant en évidence les stratégies d'apprentissage automatique pour les aborder. Les stratégies vont de l'utilisation des modèles ML préconstruits via des API et AutoML Vision à la création de classif.
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Intro to ML: Image Processing

Introduction à l'IA : Traitement d'Images Utiliser la puissance de calcul à grande échelle pour reconnaître des motifs et "lire" des images est l'une des technologies fondamentales de l'IA, des voitures autonomes à la reconnaissance faciale. La Google Cloud Platform offre une vitesse et une précision de classe mondiale via des systèmes.
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Introduction to Generative AI - 简体中文

Introduction à l'IA Générative - 简体中文 Il s'agit d'un micro-cours de niveau débutant visant à expliquer ce qu'est l'IA générative, ses utilisations et les différences par rapport aux méthodes traditionnelles d'apprentissage automatique. Le cours présente également divers outils Google qui peuvent vous aider à développer vos propres applicati.
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TensorFlow for Deep Learning Bootcamp

Bootcamp TensorFlow pour l'apprentissage profond Apprenez TensorFlow par Google et devenez un expert en IA, apprentissage automatique et apprentissage profond ! Fournisseur : Udemy Catégories : Cours d'apprentissage automatique, Cours de vision par ordinateur, Cours d'apprentissage profond, Cours de TensorFlow
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AWS で始める生成 AI for Entry (Japanese ONLY) (Na) 日本語実写版

Commencer avec l'IA Générative sur AWS pour les Débutants (Exclusivement en Japonais) (Na) Version Japonaise en Direct En vous préparant à utiliser l'IA générative dans vos activités professionnelles, ce cours vous enseignera ce qu'est l'IA générative, ses fondements techniques, ses différentes formes et les cas d'utilisation ainsi que les défis.
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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 !