Introduction à l'intelligence artificielle (IA) - eLearning

Introduction à l'intelligence artificielle (IA) - eLearning

Comprenez les concepts, les workflows et les mesures de performance de l'IA

Intelligence artificielle Introduction à l'intelligence artificielle E-learning : Comprenez les concepts, les workflows et les mesures de performance de l'IA.

Si vous souhaitez développer vos connaissances en intelligence artificielle et comprendre ses applications commerciales, notre cours Introduction à l'intelligence artificielle est exactement ce qu'il vous faut ! Grâce à ce cours, vous aurez un aperçu général des concepts, des flux de travail et des mesures de performance de l'IA, ainsi que de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond. Vous découvrirez comment les algorithmes de regroupement et de classification aident à identifier les applications commerciales de l'IA et vous apprendrez également la différence entre l'apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement.

Aperçu du cours

Les terminologies, concepts, portée et étapes de base de l'intelligence artificielle sont tous abordés dans ce cours, qui examinera également leur effet sur les processus commerciaux réels et la manière dont l'IA génère de la valeur commerciale. À la fin du cours, vous serez capable d'utiliser des workflows d'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes commerciaux, de définir clairement divers algorithmes d'IA supervisés et non supervisés et de mesurer le retour sur investissement en fonction de mesures de performance.

Qu'est-ce qui est inclus ?

• Le cours et le matériel sont en anglais
• Adapté aux débutants
• Accès d'un an à la plateforme d'apprentissage en ligne à rythme libre, 24 heures sur 24, 7 jours sur 7
• 2 heures de contenu vidéo
• 6 heures de temps d'étude recommandées
• Exercices
• Quiz pour rafraîchir vos connaissances
• Pas d'examen pour le cours, mais l'étudiant recevra une certification de fin de formation

OBJECTIFS DU COURS

À la fin de ce cours, vous serez en mesure de comprendre :

• La signification et l'objectif de l'IA, ainsi que son champ d'application, ses étapes, ses applications et ses impacts
• Les concepts de base de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond
• Comment mettre en œuvre efficacement les étapes d'un flux de travail d'apprentissage automatique
• La différence entre l'apprentissage supervisé, semi-supervisé et non supervisé
• Le rôle des mesures de performance et comment identifier les pratiques clés

Public cible

Le cours est conçu pour des personnes d'horizons divers qui souhaitent acquérir des connaissances de base sur l'intelligence artificielle et ses applications. Aucun prérequis formel n'est nécessaire. Cependant, une compréhension de base des mathématiques, des statistiques et de la programmation sera bénéfique.

• Professionnels de l'informatique
• Professionnels non techniques
• Analystes de données
• Étudiants
• Enseignants et chercheurs
• Entrepreneurs et innovateurs

Programme :

Leçon 01 - Décoder l'intelligence artificielle

• Décoder l'intelligence artificielle
• Signification, portée et phases de l'intelligence artificielle
• Les trois phases de l'intelligence artificielle
• Applications de l'intelligence artificielle
• Identification des images
• Applications de l'intelligence artificielle - exemples
• Impact de l'intelligence artificielle sur la société
• Suivi de l'apprentissage pour la télémédecine
• Résolution de problèmes sociaux complexes
• Avantages pour de nombreux secteurs
• Principales conclusions

Leçon 02 - Notions de base sur l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond

• Minimiser le nombre de faux positifs
• Exactitude
• Précision
• Rappel ou sensibilité
• Spécificité
• Score F1
• Principales conclusions