Cours en ligne gratuit sur l'IA avec certification
Publié: 2022-06-01L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique sont les nouveaux moteurs de l'innovation. Les tâches qui peuvent essentiellement être effectuées par des humains sont désormais effectuées par des machines intelligentes avec une grande précision. Ils ont les compétences nécessaires pour apprendre de nouveaux modèles, résoudre divers problèmes, prendre des décisions précises sur la base de leurs données et produire un résultat très similaire à celui d'un humain. Les machines peuvent communiquer entre elles et transférer des millions de données en peu de temps. Au fur et à mesure de l'évolution de l'intelligence artificielle, les machines auront les compétences nécessaires pour s'améliorer grâce à l'expérience, sans aucune intervention humaine.
À propos des cours gratuits d'intelligence artificielle
Les cours d'intelligence artificielle ainsi que les cours d'apprentissage automatique impliquent des langages de programmation, l'informatique, le code python, la science des données, la psychologie, la neurologie, l'apprentissage automatique avec python et bien plus encore. Les cours d'introduction à l'intelligence artificielle vous aideront à acquérir les connaissances de base de divers composants cruciaux dans ce domaine tout en laissant suffisamment de place à vos recherches et développements personnels. Des expériences pratiques sont également initiées avec la programmation par intelligence artificielle d'agents intelligents tels que des problèmes de raisonnement logique, des jeux centrés sur les algorithmes, etc.
Des exemples d'apprentissage de l'intelligence artificielle incluent la reconnaissance faciale dans les smartphones, les drones, les traducteurs de langues mondiales, les voitures autonomes, etc.
Un autre discours important est de suivre des cours de science des données, d'apprentissage automatique, d'apprentissage en profondeur, de code python et de robotique, ce qui aide à mieux comprendre et à mieux fonctionner l'intelligence artificielle. Apprendre les bases du fonctionnement des machines, être capable de différencier les relations spatiales 2D et 3D, comment faire fonctionner les bras robotiques et élaborer des stratégies pour l'ensemble des systèmes d'IA.
Se former au machine learning est une étape cruciale pour maîtriser l'intelligence artificielle. Vous devez explorer l'apprentissage séparé des modèles d'analyse, de la vision par ordinateur, du regroupement de données, de la résolution de problèmes, des renforcements de données, des algorithmes d'apprentissage automatique, de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de l'exploration de données et enfin des modèles séquentiels pour les données dans un ordre fixe. Pour apprendre l'analyse de données, vous devez apprendre Python, R, Java, etc., qui sont généralement inclus dans les cours d'introduction.
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Les cours d'intelligence artificielle enseignent également aux apprenants les concepts suivants :
- Architecture d'Intelligence Artificielle
- Apprendre aux apprenants à travailler avec A3C
- Modèles d'intelligence artificielle avancés et contrôlés
- Connaissance des voitures autonomes, comme Tesla
- Exécutions de tests d'Intelligence Artificielle sur les performances du jeu
- Fonctions de l'apprentissage automatique
Types d'intelligence artificielle
Le cours d'intelligence artificielle en ligne gratuit avec certificat offre des connaissances sur trois sous-domaines de l'intelligence artificielle. Ils sont les suivants :
1. Intelligence Artificielle
Comme nous le savons tous maintenant, l'intelligence artificielle se concentre sur la construction de machines intelligentes capables de fournir des solutions aux problèmes du monde réel.
2. Apprentissage automatique
C'est l'étude d'algorithmes qui permet des expériences personnalisées pour chaque individu en fonction de ses données et de son exécution. Le terme "Machine Learning" a été inventé par Arthur Samuel, un pionnier de l'intelligence artificielle (IA). Il le décrit comme un "domaine d'étude qui donne aux ordinateurs la capacité d'apprendre sans être explicitement programmés". ML alimente de nombreuses applications que nous utilisons dans notre vie quotidienne, notamment .
3. Apprentissage en profondeur
L'apprentissage en profondeur peut être appelé un sous-domaine de l'apprentissage automatique. Afin de parvenir à un apprentissage automatique efficace, les machines doivent apprendre différentes couches et sous-couches de données. La profondeur de ce modèle est exprimée par le nombre de couches dans les données. Par exemple, la reconnaissance faciale dans les smartphones contient 7 couches de données. Dans cette phase d'apprentissage des données, l'apprentissage se fait via un réseau de neurones. Un réseau de neurones est une conception construite dans laquelle les couches sont empilées les unes sur les autres pour former des modèles d'apprentissage.
l'apprentissage se fait à travers un réseau de neurones. Un réseau de neurones est une conception construite dans laquelle les couches sont empilées les unes sur les autres pour former des modèles d'apprentissage.
Où l'Intelligence Artificielle est-elle utilisée ?
Il existe diverses utilisations de l'intelligence artificielle. Ils sont les suivants :
- L'intelligence artificielle est utilisée là où les projets sont répétitifs et banals. L'intelligence artificielle étant des machines de haut niveau, elles ne s'épuisent jamais et la charge de travail est assez réduite. En outre, il convient de noter que l'énorme quantité de tâches ne ruine pas ses performances ; c'est pourquoi l'intelligence artificielle est utilisée dans ces domaines.
- Les cours d' IA gratuits aident à améliorer l'apprentissage.
Plutôt que d'abandonner complètement un concept ou un produit, l'intelligence artificielle permet des possibilités d'amélioration afin de minimiser le gaspillage. Améliorer un produit existant est toujours une meilleure idée que d'en créer un à partir de zéro.
- Les règles traditionnelles qui étaient appliquées dans l'apprentissage de l'information ou l'exécution des données ne sont pas suivies dans l'intelligence artificielle. Il porte son jugement sur des temps contemporains et innovants.
- Un exemple d'intelligence artificielle peut être le système de marquage de Facebook. Auparavant, lors du téléchargement d'une photo sur Facebook, les comptes devaient être marqués manuellement. Cependant désormais, l'intelligence artificielle vous permet de taguer en choisissant parmi les comptes qu'elle vous a déjà proposés.
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Faits saillants du programme :
- Admissibilité - 50% (ou équivalent) Baccalauréat de préférence dans une formation en mathématiques/statistiques. 1 an d'expérience professionnelle en programmation/analyse est recommandée.
- Superviseur LJMU pour l'orientation sur la recherche et la thèse
- Financement : À partir de 208,31 $/mois
- Recommandé 15 heures/semaine
- Reconnu WES (World Education Services)
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Conclusion
L'intelligence artificielle est l'avenir du monde moderne. Aujourd'hui, c'est une industrie d'un milliard de dollars qui progresse rapidement à l'heure où nous parlons. Avec l'IA, il y a encore tant à découvrir. Alors que les entreprises et les organisations du monde entier investissent dans l'IA, la demande d'experts qualifiés en IA est en augmentation. Si vous souhaitez profiter de cette opportunité, des cours gratuits d'intelligence artificielle sont la voie à suivre !
Quels langages de programmation sont utilisés en Intelligence Artificielle ?
L'un des langages de programmation modulaires les plus populaires utilisés dans l'intelligence artificielle est Python. En raison de sa facilité d'utilisation, de sa simplicité et de son analyse de codage prévisible, il est très utilisé. D'autres incluent : Java : les entreprises qui utilisent Java incluent Instagram, Amazon, Google Netflix, Uber, Spotify, Airbnb, etc. C++ : les entreprises qui utilisent C++ incluent Accenture, Twitch, Google, Telegram, Walmart, Lyft, etc. R : les entreprises qui utiliser R incluent Facebook, Twitter, Airbnb, Google, Microsoft, Uber et d'autres domaines dans les domaines de la pharmacie, de l'éducation, des télécommunications, de la finance, etc. Prolog : les entreprises qui utilisent Prolog incluent IBM Watson et quelques applications NLP. Lisp : les entreprises qui utilisent Lisp incluent Amazon, eBay, Facebook, Walmart, etc. Haskell : les entreprises qui utilisent Haskell incluent Twitter, Microsoft, AT&T, NVIDIA. Wolfram : Il est utilisé par Siri d'Apple pour résoudre des équations de calcul. Smalltalk : les entreprises qui utilisent Smalltalk incluent Broadcom, Infobip, CrowdStrike, Scopely, etc. Rust : les entreprises qui utilisent Rust incluent Postmates, Dropbox, Mozilla, NPM, Braintree, etc.
Quelles sont les différences entre une programmation forte en Intelligence Artificielle et une programmation faible en Intelligence Artificielle ?
L'intelligence artificielle forte indique une meilleure imitation de l'intelligence humaine dans la performance et l'exécution. Il utilise des méthodes de regroupement et d'association pour résoudre les problèmes. Une intelligence artificielle faible signifie une capacité de performance plus faible. De tels programmes d'IA ne peuvent pas traiter des questions complexes et ne répondent qu'à certaines caractéristiques. Les exemples incluent Siri et Alexa. C'est une bonne option pour exécuter des tâches plus simples car il n'utilise pas une intelligence élevée.
Quelles sont les carrières dans les cours d'intelligence artificielle?
Les domaines de carrière dans les cours d'intelligence artificielle comprennent : Ingénieur en apprentissage automatique Architecte Big Data et IA Scientifique en Big Data Ingénieur en intelligence artificielle Ingénieur de recherche - Intelligence artificielle Consultant en données et IA Robotique Ingénieur logiciel professionnel Architecte IoT Développeur d'intelligence d'affaires Ingénieur en apprentissage automatique Architecte en apprentissage automatique Experts en apprentissage automatique Experts en apprentissage Ingénieurs logiciels