Intelligence artificielle (IA): Artificial Intelligence 2022 intermédiaire
- 3 Cours | 2h 51m 58s
L'intelligence artificielle est la capacité des machines à imiter l'intelligence humaine pour trouver des solutions. Découvrez l'IA et ses diverses utilisations.
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Fondamentaux de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique : méthodes fondamentales de la science des données
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44s
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9m 26s
COURS INCLUS
Fondamentaux de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique : méthodes fondamentales de la science des données
Les méthodes de la science des données sont utilisées dans plusieurs secteurs pour apporter de la valeur aux entreprises. L'apprentissage automatique est une méthode de science des données qui utilise des algorithmes de prédiction pour trouver des modèles dans des quantités massives de données, ce qui permet aux machines de prédire des résultats et de prendre des décisions avec une intervention humaine minimale. Grâce à ce cours, vous apprendrez les méthodes fondamentales pour utiliser l'apprentissage automatique. Dans ce cours, vous examinerez ce qu'est l'apprentissage automatique, comment il est catégorisé et passerez en revue quelques cas d'utilisation quotidienne de l'apprentissage automatique supervisé et non supervisé. Vous découvrirez ensuite l'ingénierie des fonctionnalités et ses répercussions sur les performances du modèle. Ensuite, vous vous concentrerez sur les types courants de tâches d'apprentissage automatique, telles que le regroupement, la classification et la régression linéaire simple et multiple. Enfin, nous explorerons les différents défis de l'apprentissage automatique et la manière de les surmonter. À l'issue de ce cours, vous serez en mesure de définir l'apprentissage automatique et les méthodes pour l'utiliser.
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41m
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Fondamentaux de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique : méthodes avancées de la science des données
En science des données, de nombreuses techniques statistiques et analytiques peuvent être utilisées pour obtenir des informations significatives à partir des données. Certaines méthodes avancées de science des données s'appuient sur d'autres méthodes fondamentales de science des données, telles que la fouille de textes. Dans ce cours, vous apprendrez les méthodes avancées de la science des données et leurs cas d'utilisation. Ce cours commence par une exploration des méthodes avancées d'apprentissage automatique (ML), telles que la fouille de textes et l'analyse de graphes, et de leurs utilisations. Vous découvrirez ensuite les processus de détection des anomalies et des nouveautés. Vous examinerez l'extraction des règles d'association et les réseaux neuronaux, y compris leurs cas d'utilisation dans différents secteurs d'activité. Vous vous concentrerez ensuite sur les défis courants rencontrés lors de l'apprentissage des modèles d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique, sur les compromis entre la complexité et l'interprétabilité des modèles, et sur le rôle du traitement automatique du langage naturel (NLP) dans l'analyse de texte. Enfin, vous étudierez le potentiel des techniques de vision par ordinateur et les applications de l'apprentissage par renforcement.
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1h
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Fondamentaux de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique : présentation de l'intelligence artificielle
L'intelligence artificielle (IA) fournit des outils de pointe pour aider les organisations à prédire les comportements, à identifier des modèles clés et à faciliter les prises de décision dans un monde de plus en plus constitué de données. Dans ce cours, vous découvrirez la définition complète de l'IA, comment elle fonctionne et quand elle peut être utilisée, en vous appuyant sur des cas pratiques informatifs. Vous identifierez les types de données, ainsi que les outils et les technologies nécessaires au fonctionnement de l'IA. Ensuite, vous découvrirez un cadre permettant d'utiliser le cycle de vie de l'IA et le processus de science des données. Puis, vous examinerez comment la science des données, l'apprentissage automatique (AA) et l'IA sont pertinents dans le paysage professionnel moderne. Enfin, vous étudierez les principales différences entre l'IA et les approches de programmation traditionnelles, les avantages et les défis liés à l'intégration de l'IA et de l'AA dans les approches commerciales, ainsi que les conséquences potentielles de l'IA sur les rôles professionnels et la dynamique de la main-d'œuvre. À l'issue de ce cours, vous serez familiarisé avec les concepts et les cas pratiques courants de l'intelligence artificielle (IA) et serez en mesure de décrire des stratégies pour chaque partie du cycle de vie de l'IA.
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1h 4m
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