Construction de modèles fondamentaux d'IA et d'apprentissage automatique

L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique transforment toutes les industries, mais commencer peut sembler écrasant. Ce cours offre un chemin clair et écrit pour maîtriser les concepts fondamentaux requis pour construire des systèmes intelligents. À la fin de ce cours, vous serez en mesure d'implémenter en toute confiance des algorithmes d'apprentissage automatique essentiels, de préparer des données du monde réel pour l'entraînement et d'évaluer les performances de vos propres modèles prédictifs. Ce que vous apprendrez : * Comprendre la base mathématique et théorique des algorithmes d'apprentissage supervisé et non supervisé de base. * Pratiquer les techniques essentielles de prétraitement des données, y compris le nettoyage, la normalisation et l'ingénierie des caractéristiques efficace. * Construire, entraîner et tester des modèles prédictifs de base à l'aide de frameworks d'apprentissage automatique classiques. * Appliquer les principes d'évaluation et de validation des modèles pour garantir des résultats robustes et précis. * Apprendre les bases de l'ingénierie des prompts et des modèles de génération augmentée par récupération (RAG) pour interagir avec les grands modèles de langage. Le cours commence par définir la terminologie clé et explorer les fondamentaux des données avant de plonger dans l'implémentation pratique des algorithmes et le cycle de vie des modèles. Nous mettons l'accent sur la compréhension écrite et les exercices pratiques écrits pour consolider la compréhension. Ce cours est conçu spécifiquement pour les débutants absolus sans expérience préalable en IA ou en apprentissage automatique. Aucune connaissance mathématique avancée ou expérience en programmation n'est présumée. Commencez votre voyage dans le monde des systèmes intelligents dès aujourd'hui.