Intelligence artificielle et apprentissage automatique
( 25 Modules )

module #1
Introduction à l'intelligence artificielle
Vue d'ensemble de l'IA, de son histoire et de ses applications

module #2
Principes fondamentaux de l'apprentissage automatique
Introduction à l'apprentissage automatique, aux types et à l'apprentissage supervisé/non supervisé

module #3
Mathématiques et statistiques pour le ML
Algèbre linéaire, calcul, probabilités et statistiques pour l'apprentissage automatique

module #4
Python pour l'apprentissage automatique
Introduction à Python, NumPy, Pandas et à la manipulation de données

module #5
Prétraitement des données
Nettoyage des données, mise à l'échelle des fonctionnalités et sélection des fonctionnalités

module #6
Apprentissage supervisé
Métriques de régression, de classification et d'évaluation des modèles

module #7
Régression linéaire
Régression linéaire simple et multiple, fonction de coût et descente de gradient

module #8
Régression logistique
Classification binaire, fonction logistique et limites de décision

module #9
Arbres de décision
Introduction aux arbres de décision, à l'entropie et au gain d'informations

module #10
Aléatoire Forêts
Apprentissage d'ensemble, ensachage et forêts aléatoires

module #11
Machines à vecteurs de support
Classification à marge maximale, marge souple et astuce du noyau

module #12
Apprentissage non supervisé
Clustering, réduction de la dimensionnalité et détection d'anomalies

module #13
Clustering K-Means
Algorithme K-means, initialisation du centroïde et convergence

module #14
Analyse en composantes principales
ACP, extraction de caractéristiques et réduction de la dimensionnalité

module #15
Fondamentaux de l'apprentissage profond
Introduction aux réseaux de neurones, au perceptron et au perceptron multicouche

module #16
Réseaux de neurones convolutifs
CNN, couches convolutives et classification d'images

module #17
Réseaux de neurones récurrents
RNN, LSTM et modélisation de séquences

module #18
Traitement du langage naturel
Prétraitement de texte, tokenisation et intégration de mots

module #19
Apprentissage par transfert
Modèles pré-entraînés

module #20
Évaluation et sélection de modèles
Sélection de modèles, réglage des hyperparamètres et validation croisée

module #21
Gestion des ensembles de données déséquilibrés
Techniques de déséquilibre de classe, de suréchantillonnage et de sous-échantillonnage

module #22
Déploiement de modèles
Déploiement de modèles, intégration d'API et conteneurisation Docker

module #23
Éthique et équité de l'IA
Détection de biais, mesures d'équité et considérations éthiques

module #24
Sujets spéciaux en IA
Modèles génératifs, mécanismes d'attention et IA explicable

module #25
Bilan et conclusion du cours
Planifier les prochaines étapes de votre carrière en intelligence artificielle et en apprentissage automatique

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