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Plan du cours
Computer Vision
Data Analysis et Visualisation
Deep Learning et Neural Networks
Déploiement et Échelle
Éthique et Futur de l'IA
Introduction à l'IA et au ML
Projet en Laboratoire
Modèles Machine Learning
Natural Language Processing (NLP)
Résumé et Étapes Suivantes
- Stratégies de déploiement des applications IA
- Échelle des applications IA
- Surveillance et entretien des systèmes IA
- Développement d'une petite application intelligente
- Travail avec des jeux de données du monde réel
- Collaboration sur un projet en groupe pour résoudre un problème pertinent à l'industrie
- Considérations éthiques dans l'IA
- Politique et réglementation de l'IA
- Tendances futures en IA et ML
- Analyse exploratoire des données
- Techniques de visualisation des données
- Fondements statistiques pour le ML
- Fondamentaux des réseaux neuronaux
- Réseaux neuronaux convolutifs (CNN)
- Réseaux neuronaux récurrents (RNN)
- Fondamentaux du traitement d'images
- Détection d'objets et classification d'images
- Sujets avancés en vision par ordinateur
- Aperçu des concepts de l'IA et du ML
- Collecte et prétraitement des données
- Introduction à Python pour l'IA
- Algorithmes d'apprentissage supervisé
- Algorithmes d'apprentissage non supervisé
- Évaluation et sélection des modèles
- Traitement de texte et extraction de caractéristiques
- Analyse de sentiments et classification textuelle
- Modèles linguistiques et chatbots
Pré requis
Public cible
- Professionnels de l'IA
- Développeurs logiciels
- Analystes de données
- Comprendre les concepts de base du programmation
- Expérience avec Python et techniques fondamentales de science des données
- Connaissance des principes de base de l'IA et du ML
28 Heures
Nos clients témoignent (1)
Formation étape par étape avec beaucoup d'exercices. C'était comme un atelier et je suis très content de cela.
Ireneusz - Inter Cars S.A.
Formation - Intelligent Applications Fundamentals
Traduction automatique
