Au cours de ce cours, vous découvrirez comment les modèles sont exploités les principes fondamentaux de la science des données pour obtenir une puissance technologique accrue : plus de puissance de calcul, plus de couches complexes et différentes techniques d’échantillonnage qui amélioreront la précision des prévisions.
Le cours d’IA guide les participants à travers les compétences de base en mathématiques et en informatique dont ils ont besoin pour l’apprentissage automatique utilisé dans le monde d’aujourd’hui. Les membres sont exposés aux principes de base de l’extraction des données d’enquête, de l’apprentissage supervisé et non supervisé, du développement d’un modèle d’intelligence artificielle, ainsi que des fonctions de conversion des mégadonnées en informations intelligentes et exploitables par l’apprentissage automatique.
Programme de composition :
Description du cours : Ce cours offre une introduction au domaine de l’intelligence artificielle (IA). Les sujets suivants comprennent :
Intelligence artificielle.
Machine learning.
Rechercher et extraire des données.
Apprentissage supervisé et non supervisé.
Créez un modèle d’IA.
Éthique de l’IA.
Résultats clés : Ce logiciel est conçu pour fournir aux développeurs de logiciels des spécialistes en science des données et d’autres professionnels pour développer leurs compétences techniques en IA, ce qui aide à résoudre des défis plus complexes et apporte plus de valeur ajoutée à leur organisation.
Les participants qui termineront le programme seront prêts à:
Apprendre des techniques qui cherchent des solutions dans des espaces de grande dimension, y compris des approches aléatoires de la recherche.
Formuler un problème sous la forme d’un ensemble de limites et (a) objectif, et appliquer les algorithmes les plus appropriés pour trouver une solution efficace.
Créez un modèle d’intelligence artificielle en Python.
Analyse des approches communes pour intégrer la rétroaction humaine dans les systèmes d’intelligence artificielle et la pensée de haut niveau
Interactions homme-machine.
Évaluation des impacts éthiques et sociétaux de l’intelligence artificielle.
Public cible :
Ceci s’adresse aux techniciens et ingénieurs ayant une expertise en mathématiques et / ou en informatique, et un désir de développer l’apprentissage automatique, l’apprentissage profond, les compétences en intelligence artificielle ou en traitement de données à grande échelle.
