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University of Colorado Boulder
Fondations de l'apprentissage par renforcement
Explorez l'apprentissage par renforcement depuis les fondations classiques jusqu'aux méthodes d'apprentissage profond et à la conception de récompenses, en couvrant les processus décisionnels de Markov (MDP), l'apprentissage Q, les réseaux de neurones, les gradients de politique et la programmation de récompenses axée sur la sécurité.
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Apprentissage par Renforcement Profond : de la Théorie à la Pratique
Maîtrisez l'apprentissage par renforcement profond depuis l'approximation de fonction jusqu'aux algorithmes modernes tels que PPO, DDPG et SAC, en implémentant des agents stables pour des environnements de haute dimension, y compris les jeux et la robotique.
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6 weeks, 2 hours a week
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Maîtriser les algorithmes classiques d'apprentissage par renforcement
Explorez les fondements mathématiques de l'apprentissage par renforcement, en couvrant les processus de décision de Markov, la programmation dynamique, l'apprentissage Q et SARSA pour résoudre des problèmes de prise de décision finie en utilisant des méthodes tabulaires.
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5 weeks, 3 hours a week
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Introduction à l'apprentissage
Explorez les concepts fondamentaux de l'apprentissage de l'IA—l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé et l'apprentissage par renforcement—en couvrant les arbres de décision, les réseaux neuronaux et l'apprentissage Q pour développer des compétences pratiques pour des applications réelles.
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4 weeks, 1 hour a week
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Raisonnement sous incertitude
Explorez les concepts fondamentaux de l'IA, y compris la probabilité, les réseaux bayésiens, les modèles de Markov cachés et les processus de décision de Markov afin de maîtriser le raisonnement et la prise de décision dans l'incertitude.
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12 hours
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Applications modernes de l'IA générative
Explorez comment le comportement de l'IA générative est façonné par l'incitation, l'apprentissage par renforcement avec retour humain (RLHF), les échafaudages de raisonnement et l'utilisation d'outils, et appliquez ces insights dans des domaines réels avec une conscience éthique.
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Certificat de deuxième cycle en intelligence artificielle
Développez une solide base dans les principaux sujets de l'IA, y compris l'analyse statistique, l'exploration de données et l'apprentissage automatique auprès de l'une des institutions de recherche de premier rang du pays.
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Apprentissage automatique : Théorie et pratique avec Python
Maîtrisez la modélisation prédictive, l'apprentissage non supervisé et les réseaux neuronaux avec Python grâce à une pratique pratique et aux bases théoriques des techniques modernes d'apprentissage automatique.
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4 weeks, 10 hours a week
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Fondements de la Probabilité et des Statistiques
Maîtrisez la probabilité, les statistiques et les processus stochastiques avec des applications directes à la science des données et à l'IA à travers trois fondations mathématiques complètes.
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Sécurité et piratage éthique
Plongez dans la cybersécurité offensive grâce à une exploitation pratique des réseaux, systèmes, applications web et IA - en construisant des exploits à partir de zéro pour développer un état d'esprit adverse.
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Vision par ordinateur
Découvrez les fondements de la vision par ordinateur grâce à l'IA multimodale de pointe, en construisant des systèmes intelligents qui interprètent et génèrent des données visuelles comme les modèles les plus avancés d'aujourd'hui.
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Sécurité et piratage éthique : Attaquer les systèmes Web et d'IA
Découvrez comment exploiter les vulnérabilités dans les applications web et les systèmes d'IA grâce à des tests de sécurité pratiques et à des techniques d'apprentissage machine adversaires.
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