(Ce programme faisait auparavant partie d'une spécialisation en trois cours intitulée Autonomous IA for Industry. Le logiciel Bonsai ayant été abandonné, les références à Bonsai ont été supprimées. Vous pouvez toujours en apprendre davantage sur l'IA autonome et l'apprentissage automatique grâce à nos deux cours individuels "Conception de l'IA autonome" et "Apprentissage automatique pour l'IA autonome"). Tout comme les enseignants aident les étudiants à acquérir de nouvelles compétences, il en va de même pour l'intelligence artificielle (IA). Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent s'adapter et changer, tout comme le processus d'apprentissage lui-même. En utilisant le paradigme de l'enseignement automatique, un Expert en matière (EM) peut enseigner à l'IA à améliorer et à optimiser une variété de systèmes et de processus. Le résultat est un système d'IA autonome.
L'apprentissage automatique pour l'IA autonome
Enseigné en Anglais
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(40 avis)
Expérience recommandée
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 quiz1 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 quizzes1 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
Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Apprentissage automatique
University of Washington
Macquarie University
Kennesaw State University
Kennesaw State University
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Avis des étudiants
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