Frequently Asked Questions
Eléments de l'intelligence artificielle appliquée
umc1
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About This Course
L'intelligence artificielle (IA) constitue aujourd'hui l'une des technologies les plus importantes de la transformation numérique. Elle est utilisée dans de nombreux domaines tels que la santé, l'industrie, les transports, la finance, l'énergie et les systèmes intelligents. Ce cours propose une introduction progressive aux concepts fondamentaux de l'intelligence artificielle, en combinant les bases théoriques, les fondements mathématiques et les techniques modernes d'apprentissage automatique.
Les étudiants découvriront les principaux domaines d'application de l'IA, les notions essentielles de l'apprentissage automatique (Machine Learning), ainsi que les outils mathématiques indispensables à la compréhension des modèles d'intelligence artificielle, notamment l'algèbre linéaire, les probabilités, les statistiques et la régression linéaire.
Le cours aborde ensuite les principales méthodes d'apprentissage supervisé (régression et classification), les techniques d'apprentissage non supervisé (clustering et réduction de dimension), ainsi que les fondements des réseaux de neurones artificiels et du Deep Learning. Chaque chapitre est accompagné d'exemples concrets et d'implémentations pratiques en Python, permettant aux étudiants de mettre en œuvre les algorithmes étudiés et d'analyser leurs performances sur des jeux de données réels.
À l'issue de cette formation, les apprenants seront capables de comprendre les principes fondamentaux de l'intelligence artificielle, de préparer des données, de développer et d'évaluer des modèles de Machine Learning, et d'appréhender les concepts de base des réseaux de neurones et de l'apprentissage profond.
Requirements
Pour suivre ce cours dans de bonnes conditions, il est recommandé de disposer de :
- notions de base en programmation (Python est un atout, mais une initiation est suffisante) ;
- connaissances élémentaires en mathématiques (algèbre linéaire et statistiques) ;
Aucune connaissance préalable en intelligence artificielle ou en Machine Learning n'est requise.
Course Staff
Quel navigateur web devrais-je utiliser ?
La plateforme Open edX fonctionne de manière optimale avec les versions récentes de Google Chrome, Microsoft Edge, Mozilla Firefox ou Safari.
Dois-je avoir des connaissances préalables en intelligence artificielle ?
Dois-je avoir des connaissances préalables en intelligence artificielle?
Non. Ce cours est conçu comme une initiation à l'intelligence artificielle. Des connaissances de base en programmation et en mathématiques sont suffisantes.