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Intelligence Artificielle et Machine Learning

Introduction aux concepts fondamentaux de l'IA et du Machine Learning avec des applications pratiques.

1 étudiant60h de contenu8 modules1 QCM1 devoir
DA

Dr. Samuel Ateba

Informatique

Cours inclus

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Objectifs pédagogiques

Comprendre les algorithmes d'apprentissage
Implémenter des modèles simples
Utiliser Python et scikit-learn
Appliquer le ML à des cas réels

Programme du cours

6 modules

1. Introduction à l'Intelligence Artificielle

Histoire, concepts clés et panorama des applications de l'IA.

1 ressource

50 min

2. Python pour le Machine Learning

NumPy, Pandas, Matplotlib et Scikit-learn en pratique.

1 ressource

70 min

3. Régression et Classification

Algorithmes supervisés : régression linéaire, logistique, SVM.

65 min

4. Arbres de Décision et Forêts Aléatoires

Algorithmes d'ensemble et Random Forest pour la classification.

60 min

5. Réseaux de Neurones et Deep Learning

Architecture des réseaux de neurones artificiels et TensorFlow.

80 min

6. Projet Machine Learning Pratique

Réalisation d'un projet complet de bout en bout.

90 min

Connectez-vous pour accéder à tous les modules.

Évaluations

QCM (1)

QCM — Fondamentaux de l'Intelligence Artificielle

5 questions · 30 min · Seuil 60%

Devoirs (1)

Rapport — État de l'art en Intelligence Artificielle

25 points · À rendre le 15/02/2025

Supports de cours (2)

Carte mentale — Panorama de l'IA

1.8 MB

Notebook Python ML — Exercices

2.5 MB

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Ce cours inclut

  • 60h de contenu vidéo
  • 6 modules pédagogiques
  • 2 supports téléchargeables
  • 1 QCM interactif
  • 1 devoir corrigé
  • Certificat ISERP

Informations

NiveauM1
Durée60h
Modules8
Étudiants1
Évaluations2
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Informatique

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