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NVIDIA : Les fondamentaux de l'Apprentissage automatique

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NVIDIA : Les fondamentaux de l'Apprentissage automatique

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Instructeur : Whizlabs Instructor

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Ce que vous apprendrez

  • Comprendre les principes fondamentaux de l'IA, du ML et du Deep learning, ainsi que leurs principales différences.

  • Mettre en œuvre des techniques d'apprentissage supervisé telles que la classification et la régression.

  • Appliquer les méthodes de clustering et l'analyse des séries chronologiques à l'aide d'ARIMA.

  • Exploitez NVIDIA RAPIDS pour des workflows de ML accélérés par le GPU.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Intelligence artificielle
  • Catégorie : Analyse statistique
  • Catégorie : Apprentissage non supervisé
  • Catégorie : Apprentissage supervisé
  • Catégorie : Apprentissage automatique
  • Catégorie : Analyse de régression
  • Catégorie : Nettoyage des données
  • Catégorie : Ingénierie des caractéristiques
  • Catégorie : Traitement des données
  • Catégorie : Analyse des séries temporelles et prévisions
  • Catégorie : Arbre de classification et de régression (CART)
  • Catégorie : Deep learning
  • Catégorie : Modélisation prédictive

Détails à connaître

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Évaluations

6 devoirs

Enseigné en Anglais

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Élaborez votre expertise du sujet

Ce cours fait partie de la Spécialisation Préparation à l'examen (NCA-GENL) : Les MFR de l'IA générative certifiés par NVIDIA
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 3 modules dans ce cours

Bienvenue à la semaine 1 du cours NVIDIA : Apprentissage automatique. Cette semaine, nous explorerons les bases du ML et le Prétraitement de données, en commençant par une introduction au cours et aux meilleures pratiques pour réussir l'examen. Nous définirons l'apprentissage automatique et fixerons les attentes pour le cours " Fundamentals of Apprentissage automatique ". Au fur et à mesure que nous progresserons, nous ferons la différence entre l'IA, le Deep learning et l'Apprentissage automatique et examinerons les types d'apprentissage automatique. Nous couvrirons également les étapes clés impliquées dans le processus d'apprentissage automatique. À la fin de la semaine, nous plongerons dans les essentiels du Prétraitement de données, en comprenant son importance dans les flux de travail de l'Apprentissage automatique. Une session de démonstration sur le prétraitement des données fournira un aperçu pratique de la préparation des données pour l'entraînement des modèles.

Inclus

9 vidéos2 lectures2 devoirs1 sujet de discussion

Bienvenue dans la deuxième semaine de la formation NVIDIA Fundamentals of Machine Learning : Cette semaine, nous allons explorer les principes fondamentaux de l'Apprentissage Automatique Supervisé et de l'Évaluation Modale, en couvrant à la fois les techniques de classification et de régression. Nous commencerons par comprendre les principes des modèles de classification et de régression et leurs applications. Au fur et à mesure de notre progression, nous explorerons le processus de sélection, d'entraînement et d'évaluation des modèles, suivi d'une discussion approfondie sur l'évaluation des modèles de classification à l'aide de la Matrice de confusion. En outre, nous examinerons les principales mesures d'évaluation des modèles de classification et de régression à l'aide d'explications théoriques et de démonstrations pratiques.

Inclus

8 vidéos1 lecture2 devoirs

Bienvenue à la semaine 3 du cours NVIDIA : Apprentissage automatique. Cette semaine, nous aborderons l'Apprentissage non supervisé, les techniques avancées et l'accélération par le GPU, en commençant par les techniques d'apprentissage non supervisé telles que le KMeans, le clustering hiérarchique et le clustering basé sur la densité, avec une démonstration pratique. Nous explorerons également l'extraction de règles d'association et NVIDIA RAPIDS pour les flux de travail accélérés par le GPU, avec une démonstration à l'appui. En outre, nous découvrirons les techniques de validation croisée (GridSearch et Randomized Search) à l'aide d'une démonstration pratique et nous terminerons par le modèle ARIMA pour l'analyse des séries temporelles, avec une démonstration pratique.

Inclus

11 vidéos3 lectures2 devoirs

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