Ingénieur des Télécom
Intelligence artificielle et machine learning
ISSEA
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About This Course
Ce cours introduit les concepts fondamentaux de l’intelligence artificielle et du machine learning, en mettant l’accent sur l’exploitation des données pour créer des modèles prédictifs. Les apprenants découvrent les principaux types d’apprentissage, notamment supervisé et non supervisé, ainsi que des algorithmes tels que la régression, la classification et le clustering. Le cours aborde également les étapes clés d’un projet en data science : préparation des données, entraînement des modèles, validation et évaluation des performances. Une attention particulière est portée au surapprentissage et à la généralisation des modèles. À travers des cas pratiques, les participants apprennent à manipuler des outils comme Python et des bibliothèques spécialisées. Ce cours constitue une base solide pour évoluer dans les métiers de l’IA.
Requirements
Programmation orientée objet en Java et Mathématiques de base.
Course Staff
Staff Member #2
Biography of instructor/staff member #2
Frequently Asked Questions
Q1: Quelle différence entre IA et machine learning ?
R1: L’IA est un domaine global, tandis que le machine learning est une technique permettant aux machines d’apprendre à partir des données.
Q2: Faut-il être bon en maths ?
R2: Des bases sont utiles, mais les concepts sont expliqués de manière accessible.
Q3: Qu’est-ce qu’un modèle prédictif ?
R3: Un algorithme capable de faire des prédictions à partir de données.
Q4: Pourquoi les données sont-elles si importantes ?
R4: La qualité des données influence directement la performance du modèle.
Q5: Ce cours est-il pratique ?
R5: Oui, il inclut des exemples concrets et des applications réelles.