Ce cours explore les techniques avancées d'IA et de ML, se terminant par un projet de capstone complet. Vous apprendrez les méthodes de ML de pointe, les considérations éthiques dans la GenAI et les stratégies pour construire des systèmes d'IA évolutifs. Le projet de synthèse permet aux étudiants d'appliquer toutes les compétences acquises pour résoudre un problème du monde réel. À la fin de ce cours, vous serez en mesure de : 1. Mettre en œuvre des techniques avancées de ML telles que les méthodes d'ensemble et l'Apprentissage par transfert. 2. Analyser les implications éthiques et développer des stratégies pour une IA responsable. 3. Concevoir des systèmes d'IA et de ML évolutifs pour des scénarios de haute performance. 4. Développer et présenter une solution complète d'IA et de ML répondant à un problème du monde réel. Pour réussir ce cours, vous devez avoir une connaissance intermédiaire de la programmation en Python, ainsi qu'une expérience de l'infrastructure d'IA et de ML, des algorithmes et techniques de base d'IA et de ML, de la conception et de la mise en œuvre d'agents de dépannage intelligents, et des services d'IA et de ML de Microsoft Azure. Une bonne connaissance des statistiques est également recommandée.

Techniques avancées d'IA et d'apprentissage automatique et Capstone
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Techniques avancées d'IA et d'apprentissage automatique et Capstone
Ce cours fait partie de Certificat Professionnel Ingénierie IA et apprentissage automatique chez Microsoft

Instructeur : Microsoft
6 857 déjà inscrits
Inclus avec
50 avis
Expérience recommandée
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Évolutivité
- Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
- Catégorie : Architectures de modèles génératifs
- Catégorie : Intelligence artificielle
- Catégorie : Protection de l'information
- Catégorie : Éthique des données
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Méthodes d'apprentissage automatique
- Catégorie : Apprentissage par transfert
- Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
- Catégorie : Informatique distribuée
- Catégorie : L'IA responsable
- Catégorie : Optimisation du modèle
- Catégorie : Apprentissage fédéré
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : IA générative
- Catégorie : Réseaux adversoriels génératifs (GAN)
- Catégorie : Microsoft Azure
Détails à connaître

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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
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Avis des étudiants
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Révisé le 12 févr. 2026
Great course for intermediate enthusiast, teaches various technique; intro to MS Azure platform and also teach about ML/AI engineer tasks
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