Dans ce module, vous aurez un aperçu approfondi des différentes méthodes d'apprentissage automatique, y compris la régression logistique et les réseaux neuronaux. Vous découvrirez également l'apprentissage profond et sa relation avec les réseaux neuronaux, ainsi que la meilleure façon d'optimiser les algorithmes d'apprentissage automatique. Enfin, vous serez initié aux fonctions de perte et à la meilleure façon de mesurer et d'examiner les erreurs pour maintenir l'intégrité de vos algorithmes. À la fin de ce module, vous aurez découvert les méthodes d'apprentissage automatique, les limites et la valeur de l'apprentissage profond, la meilleure façon d'améliorer la précision et l'exactitude des algorithmes et d'obtenir les meilleures données d'entraînement pour ces algorithmes.

Dans ce module, vous examinerez l'apprentissage automatique dans le cadre du traitement du langage naturel et l'utilisation de la modélisation générative pour créer de nouvelles données. Vous vous concentrerez également sur AutoML et sur la meilleure façon d'utiliser les processus automatisés pour rendre vos algorithmes plus efficaces. Vous examinerez également l'outil d'apprentissage automatique sans code Teachable Machine, qui sert à rendre l'apprentissage automatique et profond plus accessible. À la fin de ce module, vous serez en mesure d'utiliser AutoML dans vos algorithmes et de naviguer et d'utiliser Teachable Machine en pratique pour des solutions sans code pour la construction d'un algorithme.

Dans ce module, vous entendrez un leader de l'industrie et obtiendrez des informations précieuses sur l'échantillonnage des données et la construction de modèles réalistes utilisables. Ed Lee, vice-président de Global Menu Strategy & Global Marketing chez McDonald's, vous permettra d'examiner des solutions concrètes et la manière dont l'une des marques mondiales les plus prospères gère les problèmes de données. À la fin de ce module, vous aurez entendu un expert de premier plan dans son domaine et acquis une connaissance et une compréhension de première main de la façon dont le Big Data joue un rôle dans le maintien de la confidentialité des données et dans l'utilisation de ces données pour améliorer votre marketing, votre contenu et affiner vos algorithmes.

Dans ce module, vous explorerez de multiples aspects de l'IA générative. Non seulement vous comprendrez comment elle fait des prédictions et génère du contenu, mais vous comprendrez également le fonctionnement des grands modèles de langage. En approfondissant, vous explorerez la pile d'IA générative ainsi que les modèles génératifs et leur polyvalence dans l'exécution d'un large éventail de tâches. En vous appuyant sur des études de recherche, vous examinerez les implications de l'IA générative sur le travail et la productivité, y compris le potentiel de déplacement et d'amélioration de l'humain. Vous apprendrez à rédiger des instructions pour améliorer la qualité des résultats obtenus à partir de grands modèles de langage et vous étudierez comment une entreprise qui crée une application à partir de modèles de base peut obtenir un avantage concurrentiel.