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Leçon 1.1 · Chapitre 1 Introduction à l'intelligence artificielle

Définition et historique de l’IA / Types d’IA et leurs applications Concepts clés et techniques

Programme

1. Chapitre 1 Introduction à l'intelligence artificielle

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) 🔒

2. Chapitre 2 Apprentissage automatique

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 🔒

3. Chapitre 3 Projets pratiques (Applications IA/ML)

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 🔒

4. Chapitre 4 conclusion

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 🔒

🔒Évaluation finale45 questions · réservée aux élèves