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Durée de vie
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Chapitre 1 Introduction à l'intelligence artificielle
4
1.1
Définition et historique de l’IA / Types d’IA et leurs applications Concepts clés et techniques
1.2
Éthique et impact de l’IA sur la société
1.3
Introduction à la science des données
1.4
Qu’est-ce que Chat GPT (pourquoi tout le monde en parle)
Chapitre 2 Apprentissage automatique
6
2.1
Aperçu de l’apprentissage automatique
2.2
Apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement
2.3
Régression vs Classification
2.4
Surapprentissage et sous-apprentissage
2.5
Algorithmes populaires (par exemple, régression linéaire, k-NN, arbres de décision, forêts aléatoires)
2.6
Évaluation et sélection des modèles
Chapitre 3 Projets pratiques (Applications IA/ML)
3
3.1
Présentation de l’IA/ML sur le cloud (Google GCP)
3.2
LAB Mise en œuvre de modèles IA/ML sur des ensembles de données du monde réel dans le cas d’une classification
3.3
LAB Mise en œuvre de modèles IA/ML sur des ensembles de données du monde réel dans le cas d’une régression
Chapitre 4 conclusion
3
4.1
Récapitulatif des concepts clés et des techniques
4.2
Évolutions futures et tendances en matière d’IA/ML et opportunités de carrière
4.3
Learning Resources
Intelligence artificielle et Machine Learning
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Définition et historique de l’IA / Types d’IA et leurs applications Concepts clés et techniques
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