Meilleurs cours d'apprentissage automatique en 2022 [Cours ML et AI]
Publié: 2021-05-20Table des matières
introduction
Nous décrivons souvent l'intelligence comme la capacité de travailler efficacement ou de résoudre des problèmes. Cependant, ce concept d'adoption de l'intelligence est en train de changer dans le monde informatique - il conduit au développement de l'intelligence artificielle (IA) et inaugure la quatrième révolution industrielle.
L'impact de l'IA dans la société est une galvanisation transformatrice dans les domaines de la finance, des transports, de la recherche médicale, de l'exploration spatiale et de la météorologie. Elle stimule le développement de l'intelligence artificielle (IA) et entraîne une quatrième révolution industrielle.
ML et IA
L'intelligence artificielle, en bref, l'IA, est un domaine d'étude dans les industries de l'automatisation. Conceptuellement, l'IA adopte des moyens technologiques pour développer des machines intelligentes. Et l'apprentissage automatique , ML, est l'un des moyens d'exécuter le concept d'IA.
L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle et constitue un vaste domaine d'étude. Il hérite du principe de l'intelligence artificielle visant à entraîner les machines. ML traite du développement d'algorithmes informatiques qui permettent aux programmes informatiques d'améliorer automatiquement l'intelligence de la machine grâce à l'expérience.
Le domaine ML se concentre sur la synthèse de concepts significatifs, les rendant pratiquement implémentables à partir de données historiques. Il s'agit d'un mécanisme d'apprentissage automatique et périodique par l'acquisition de compétences, de connaissances et la prise de bonnes décisions à partir d'une série d'expériences. Cependant, sa portée d'apprentissage pourrait être le domaine d'étude global ou des techniques spécifiques qui répondent à l'objectif.
Avec de solides racines dans les statistiques, l'apprentissage automatique est en train de devenir l'un des domaines informatiques les plus intéressants et les plus rapides dans lesquels travailler. En tant que sujet d'étude, l'apprentissage automatique se concentre principalement sur différents algorithmes, leur travail basé sur les mathématiques et la mise en œuvre des algorithmes. dans un langage de programmation.
Contrairement à la programmation traditionnelle, le développement ML n'a pas besoin d'être explicitement programmé. Les algorithmes entraînent les programmes (machines) à se comporter intelligemment. L'apprentissage automatique nous permet ainsi de déterminer des modèles et de développer des modèles pour des tâches difficiles à gérer pour les humains.
L'apprentissage automatique est appliqué à des processus monotones et complexes basés sur la logique. La mise en œuvre du ML dans l'industrie améliore les performances de manière plus efficace et intelligente. L'application du ML dans les industries est illimitée.
Par exemple, certaines des tâches de la vie quotidienne effectuées via le Web, par exemple les chatbots, la reconnaissance d'images, la diffusion d'annonces, les moteurs de recherche, la détection des fraudes, le filtrage des spams, etc., fonctionnent sur des modèles d'apprentissage automatique.
Adoption de l'IA par l'industrie
L'évolution numérique a stimulé l'adoption de l'IA dans l'industrie technologique. Outre les grands acteurs comme Amazon et Google, même les plus petites startups se concentrent sur le développement axé sur l'IA dans leur entreprise. L'adoption d'algorithmes ML principalement pour améliorer l'expérience client a entraîné une transition magique sur le marché.
(source )
Évolution de l'IA
En 1935, le pionnier britannique de l'informatique, Alan Turing, a décrit une machine avec une mémoire illimitée et des scanners qui parcouraient ces mémoires, symbole par symbole, lisant et écrivant plus de symboles, qui seraient indiqués par les instructions stockées en mémoire sous le symbole du scanner. C'est la machine de Turing, qui est à la base des systèmes informatiques modernes.
Depuis lors, l'IA s'est développée rapidement. En 1945, Turing a prédit que les ordinateurs joueraient d'excellents échecs.
En 1977, Deep Blue, un programme d'échecs, a battu le champion du monde, Garry Kasparov.
Utilisations du ML
Le ML est omniprésent dans l'industrie. Il est largement utilisé dans divers secteurs, notamment la production basée sur l'informatique, la recherche, la médecine, le marketing, etc.
Sous
1. Finances
Le ML est désormais utilisé dans les principales analyses et décisions financières, y compris la prévision du cours des actions, le commerce électronique, les évaluations des risques de prêt, l'évaluation immobilière, etc.
2. Télécommunications
L'IA est également largement utilisée dans les télécommunications, les satellites et le GPS. Il est vital dans les explorations spatiales, y compris la sonde Mars Perseverance Probe en cours de la NASA.
3. Médical
Dans le domaine médical, il est utilisé pour détecter les affections cardiaques et pulmonaires, mais aussi pour traiter les cancers.
4. Agricole
En agriculture, il est utilisé pour prédire la saison de récolte la plus efficace. Elle est également présente dans la fabrication automobile et dans les entreprises d'études de marché pour s'attaquer au marketing ciblé et à l'adoption des recherches en ligne dans plusieurs autres secteurs.
5. Veille
La perception visuelle de la machine est utilisée dans la surveillance et le suivi. Certains tribunaux aux États-Unis utilisent désormais les algorithmes des modèles ML pour décider des chances que les défenseurs deviennent des récidivistes.
L'apprentissage en profondeur
La technologie ML est également utilisée pour créer des deepfakes, désormais expérientiels sur le terrain de l'humour, cependant, avec le temps, cela peut constituer une menace, en particulier comme les fausses nouvelles.
Demande du marché pour l'IA
Selon le rapport Gartner de 2021, d'ici 2025, 50 % des responsables informatiques des grandes entreprises auront besoin de compétences en gestion de la technologie des opérations (OTM) pour prendre en charge l'intelligence artificielle (IA) et l'intelligence améliorée.
Selon IDC , les chiffres de la croissance prévue pour le marché mondial de l'IA augmenteront de 16,4 % d'une année sur l'autre en 2021 pour atteindre 327,5 milliards de dollars . De plus, d'ici 2024, le marché devrait franchir la barre des 500 milliards de dollars avec un taux de croissance annuel composé (TCAC) sur cinq ans de 17,5 % et des revenus totaux atteignant un impressionnant 554,3 milliards de dollars.
Dans le contexte indien, le rapport IDC a cité la croissance des dépenses en intelligence artificielle de plus de 30 %. Les dépenses en IA devraient passer de 300,7 millions de dollars en 2019 à 880,5 millions de dollars en 2023 à un TCAC de 30,8 %.
Salaire en IA
Selon PayScale , le salaire moyen des professionnels de l'intelligence artificielle (IA) est de 1 546 314 Rs et celui des ingénieurs ML de 800 000 ₹. Le salaire moyen de l'apprentissage automatique en Inde est d'environ Rs. 6,86,281 par an, y compris les incitations.
Il a été constaté qu'un ingénieur en IA obtient une augmentation lucrative allant jusqu'à 60 à 80 % lorsqu'il change de travail, alors que l'autre professionnel de la filière pourrait gagner en moyenne 20 à 30 %.
Opportunités de carrière
Les professionnels de l'IA peuvent avoir l'un des rôles au titre suivant :
- Ingénieur Big Data
- Développeur Intelligence d'affaires
- Scientifique des données
- Ingénieur en apprentissage automatique
- Chercheur
- Analyste de données IA
- Ingénieur IA
- Scientifique en robotique, etc.
Qui peut devenir ingénieur ML ?
Un étudiant averti en mathématiques avec un flair dans le codage est le candidat le plus souhaitable pour choisir une profession dans le domaine de l'IA. Les diplômés ayant une formation en mathématiques et / ou en statistiques peuvent opter pour devenir ingénieurs ML. Un baccalauréat ou une maîtrise minimum de préférence en mathématiques ou en statistiques, sinon en informatique, en science des données, en génie logiciel est requis. Avoir une expertise pratique dans les langages de programmation basés sur les mathématiques, tels que Python, R ou équivalent, est un atout en ML.
- La connaissance des statistiques et des principes de probabilité est à la base de nombreux algorithmes ML.
- Outre les concepts numériques, avoir des concepts fondamentaux de génie logiciel clairs faciliterait la mise en œuvre.
- L'inclinaison à travailler avec différents algorithmes et bibliothèques ML est essentielle.
- Acquérir des connaissances sur la modélisation des données et les méthodes d'évaluation qui aideraient à mettre en pratique des exemples de projets de ML.
- Il existe de nombreuses possibilités en ligne pour participer à des forums de codage en ligne et en savoir plus sur les principes fondamentaux du ML.
En plus d'avoir des compétences en ML et la capacité de gérer des projets basés sur l'IA, les industries recherchent des certifications dans les cours ML/AI . Par conséquent, inscrivez-vous à un cours officiel qui vous convient. La majorité des cours en ligne sont disponibles pour opter.
L'une des institutions réputées nommée upGrad serait à votre secours. Vous pouvez bénéficier des offres de cours upGrad. Choisissez l'un des cours en ligne sur l'IA et le ML et devenez un ingénieur ML professionnel après vous être inscrit en ligne et réalisez votre rêve.
Cours
Au cours des décennies de transition réussie vers l'apprentissage en ligne, plusieurs canaux en ligne facilitent l'inscription des étudiants au cours souhaité. Il existe plusieurs fournisseurs qui offrent de tels cours pour aider les professionnels à acquérir des titres de compétences dans leur domaine d'études. Une marque nommée upGrad est l'un de ces fournisseurs pionniers de cours en ligne techniques et commerciaux, y compris l'IA et le ML.
Cours offerts par upGrad
Étant donné que la révolution technologique est menée par l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle, upGrad a mis au point des cours de pointe basés sur des cas pour les aspirants et les professionnels de la science des données. Il existe quatre cours majeurs en apprentissage automatique disponibles à upGrad.
- Certificat avancé en apprentissage automatique et apprentissage en profondeur - Devenez ingénieur ML en apprenant à créer un chatbot, un moteur de recommandation d'actualités et bien plus encore
- Certificat avancé en apprentissage automatique et PNL
- Programme exécutif PG en apprentissage automatique et IA - Devenez ingénieur en apprentissage automatique et apprenez à former un agent pour jouer au tic tac toe, former un chatbot et bien plus encore
- Master of Science en apprentissage automatique et IA - Poursuivre un programme de maîtrise intégré en apprentissage automatique et IA de l'IIIT-B et du LJMU. Il est 10 fois plus économique que les programmes hors ligne.
- Programme de certificat avancé en apprentissage automatique - Poursuivez les opportunités convoitées en apprentissage automatique et en intelligence artificielle de l'IIT Delhi et renforcez vos connaissances des concepts de base de la science des données. Il vous enseigne les mathématiques sous-jacentes de la mise en œuvre du ML, la gestion des données déséquilibrées et vous familiarise avec les métriques d'évaluation et les stratégies d'optimisation des algorithmes de ML. Pour plus de détails, visitez notre site Web .
Tous les cours sont en ligne et sont conçus pour les professionnels en activité.
Les critères d'éligibilité sont évalués comme un baccalauréat minimum avec 50 % ou une note de passage équivalente. Les étudiants ayant au moins 1 an d'expérience professionnelle ou un diplôme en mathématiques ou en statistique sont plus adaptés.
Pourquoi choisir les cours upGrad ?
Les cours sont approuvés par WES (World Education Services) et accrédités par l'IIT Bangalore, une université réputée par l'UGC, approuvée par l'AICTE. Selon le classement NIRF, l'institut se classe parmi les 70 meilleures universités d'ingénierie.
Le programme est conçu par les meilleurs experts et les principaux membres du corps professoral. Le contenu comprend du multimédia, des vidéos, des études de cas et des projets.
Conclusion
Maintenant que vous avez une bonne idée de l' importance de l'IA et du ML, vous pouvez décider d'étudier l'apprentissage automatique. Obtenez des informations sur où apprendre l'apprentissage automatique, comment commencer à apprendre l'apprentissage automatique, ainsi que la meilleure façon d'apprendre l'apprentissage automatique.
Apprenez les cours de ML des meilleures universités du monde. Gagnez des programmes de maîtrise, Executive PGP ou Advanced Certificate pour accélérer votre carrière.
L'institution prestataire de cours, upGrad, propose un programme exécutif PG en apprentissage automatique et IA et une maîtrise ès sciences en apprentissage automatique et IA qui peuvent vous guider vers la construction d'une carrière. Ces cours expliqueront la nécessité de l'apprentissage automatique et les étapes supplémentaires pour acquérir des connaissances dans ce domaine couvrant des concepts variés allant de la descente de gradient à l'apprentissage automatique.
