Learn Machine Learning & AI

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À propos de Learn Machine Learning & AI

Cours d'apprentissage automatique : IA, apprentissage profond, réseaux neuronaux et science des données

« Apprendre le Machine Learning et l'IA » est un cours structuré qui vous guide de la définition du Machine Learning à la compréhension des algorithmes qui sous-tendent l'intelligence artificielle moderne, grâce à des leçons courtes et accessibles sur votre téléphone.

Aucune connaissance préalable en IA n'est requise. Si vous maîtrisez les bases de l'algèbre et un peu de Python, ce cours est fait pour vous.

CONTENU DU COURS

Fondements du Machine Learning : Définition du Machine Learning, différences avec la programmation traditionnelle, flux de travail, données d'entraînement et de test, surapprentissage, sous-apprentissage, biais et variance, évaluation des modèles.

Apprentissage supervisé : Régression linéaire, régression logistique, arbres de décision, forêts aléatoires, machines à vecteurs de support, k plus proches voisins et Naive Bayes, avec une explication intuitive et des exemples d'application.

Apprentissage non supervisé : Clustering (K), clustering hiérarchique, réduction de dimensionnalité, analyse en composantes principales et détection d'anomalies.

Apprentissage profond et réseaux de neurones

Perceptrons, fonctions d'activation, rétropropagation, réseaux de neurones convolutifs pour les images, réseaux récurrents et LSTM pour les séquences, et introduction aux transformeurs.

Apprentissage par renforcement

Agents, environnements, récompenses, apprentissage par renforcement Q et méthodes basées sur des politiques expliqués de manière simple et accessible.

Traitement automatique du langage naturel

Tokenisation, plongements lexicaux, analyse des sentiments et construction de grands modèles de langage à partir de ces concepts.

Outils et bibliothèques

Intégration de Python, TensorFlow, Keras, scikit-learn, NumPy et Pandas dans un flux de travail d'apprentissage automatique concret.

Apprentissage automatique appliqué

Applications de ces méthodes dans les domaines de la santé, de la finance, des systèmes de recommandation, de la détection de fraude, de la vision par ordinateur et de la prévision.

Conçu pour l'apprentissage sur téléphone

Des leçons courtes. Chaque sujet est divisé en sections que vous pouvez terminer en quelques minutes, vous permettant ainsi de progresser pendant vos temps libres, sans attendre une soirée de libre.

Un langage clair avant tout, les mathématiques ensuite. Chaque algorithme est expliqué en toutes lettres avant toute notation, vous permettant ainsi de comprendre son fonctionnement avant même de voir sa représentation graphique.

La recherche est possible dans l'ensemble du cours, vous permettant de retrouver un terme dès que vous le rencontrez dans un article ou un cours magistral.

Les favoris et la reprise de lecture vous permettent de reprendre facilement un sujet long, même après une interruption.

L'application est mise à jour en continu pour suivre l'évolution du domaine.

À QUI S'ADRESSE CETTE APPLICATION ?

Aux étudiants suivant un cours d'apprentissage automatique, d'intelligence artificielle ou de science des données qui souhaitent une explication complémentaire lorsque le cours n'a pas été bien assimilé.

Aux développeurs de logiciels se spécialisant dans l'ingénierie de l'apprentissage automatique ou la science des données.

Aux candidats préparant des entretiens d'embauche dans les domaines de l'apprentissage automatique et de la science des données, où les questions portent principalement sur les fondamentaux.

Aux analystes et aux professionnels qui ont besoin de comprendre le fonctionnement concret d'un système d'IA dans leur secteur.

Aux personnes curieuses de comprendre comment l'intelligence artificielle fonctionne dans les produits qu'elles utilisent au quotidien.

POURQUOI APPRENDRE L'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE MAINTENANT ?

L'apprentissage automatique n'est plus une compétence réservée aux spécialistes, mais fait désormais partie intégrante du travail technique. Comprendre comment les modèles sont entraînés, pourquoi ils échouent et ce qu'ils peuvent et ne peuvent pas faire est désormais utile dans presque tous les métiers techniques, et de plus en plus dans les métiers non techniques.

Ce cours vous apporte ces connaissances dans un format que vous terminerez vraiment : des leçons courtes, un langage clair, aucune vidéo à charger, aucun compte requis.

Accédez à votre première leçon dès aujourd'hui.

Des questions, des corrections ou un sujet que vous aimeriez voir ajouté ? Écrivez à [email protected] — nous mettons à jour l'application en fonction des demandes des apprenants.

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