University of Washington
L'apprentissage automatique pour l'IA autonome
University of Washington

L'apprentissage automatique pour l'IA autonome

Kence Anderson

Instructeur : Kence Anderson

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Inclus avec Coursera Plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.8

(41 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

11 heures pour terminer
3 semaines à 3 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Vous serez en mesure de sélectionner un cas d'utilisation dans lequel l'IA autonome peut être plus performante que les méthodes traditionnelles, jetant ainsi les bases de la conception d'une IA autonome.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Prise de décision
  • Catégorie : Apprentissage automatique
  • Catégorie : Innovation
  • Catégorie : Conception de l'IA
  • Catégorie : Le dessein intelligent

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Il y a 4 modules dans ce cours

Ce module pose les bases de ce cours et de l'ensemble de la spécialisation. Vous apprendrez ce qui différencie l'IA autonome des autres formes d'intelligence artificielle. Vous serez invité à jeter un coup d'œil dans les coulisses de certaines organisations qui utilisent l'IA autonome et à entendre des opérateurs et des gestionnaires parler des avantages qu'ils tirent de l'exploitation de l'IA autonome. L'accent sera ensuite mis sur vous ! Vous explorerez cinq profils d'état d'esprit différents qui décrivent des approches différentes de la construction de systèmes d'IA.

Inclus

5 vidéos8 lectures

Tous les problèmes ne se prêtent pas à une solution d'IA autonome. Dans ce module, nous explorons les types de systèmes automatisés ainsi que leurs forces et leurs limites pour différents problèmes. Vous apprendrez à déterminer si un problème nécessite une solution qui va au-delà des systèmes automatisés et qui fait appel à une IA utile.

Inclus

9 vidéos2 lectures1 devoir1 évaluation par les pairs

Dans le dernier module, nous avons étudié les systèmes "automatisés" (mathématiques, menus et manuels), en examinant les situations dans lesquelles ils excellent et en comprenant leurs limites. Dans ce module, nous nous concentrerons sur les systèmes "autonomes" tels que : l'apprentissage automatique (ML), l'apprentissage par renforcement (RL), les réseaux neuronaux (NN) et l'apprentissage par renforcement profond (DRL) ; nous évaluerons les forces et les faiblesses de chaque système autonome. Enfin, vous verrez comment l'"apprentissage automatique" peut exploiter les points forts de tous les systèmes automatisés et autonomes.

Inclus

6 vidéos2 devoirs1 évaluation par les pairs

Vous vous demandez quel est le rapport entre la narration et l'IA ? Une bonne narration est un outil de persuasion. Des faits et des données arides ne sont pas aussi convaincants que des arguments de persuasion. Dans le monde réel, quelqu'un doit financer le développement de votre conception d'IA autonome, et vous devez raconter à cette personne une histoire convaincante.

Inclus

5 vidéos2 lectures1 évaluation par les pairs

Instructeur

Évaluations de l’enseignant
4.6 (13 évaluations)
Kence Anderson
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’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
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’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
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’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

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HM
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Révisé le 22 juin 2022

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Révisé le 15 avr. 2023

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Révisé le 13 juin 2022

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