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Plan du cours
Introduction
Qu'est-ce que l'IA ?
- Psychologie informatique
- Philosophie informatique
Machine Learning
- Théorie de l'apprentissage informatique
- Computer algorithmes pour l'expérience informatique
Deep Learning
- Réseaux neuronaux artificiels
- Apprentissage en profondeur et apprentissage automatique
Préparation de l'environnement de développement
- Configuration des bibliothèques Python et d'Apache Spark
Recommendation Systems
- Construction d'un moteur de recommandation
- Tester et évaluer les algorithmes
Filtrage collaboratif
- Travailler avec le filtrage basé sur l'utilisateur et le contenu
- Travailler avec le filtrage basé sur le voisinage
- Utilisation des RBM
Matrix Factorisation
- Utilisation et extension de l'ACP
- Exécution et amélioration de la SVD
- Travailler avec Keras et les réseaux neuronaux d'apprentissage profond
Spark et la mise à l'échelle
- Utilisation des RDD et des dataframes
- Mise en place de clusters sur AWS / EC2
- Mise à l'échelle d'Amazon DSSTNE et SageMaker
Résumé et conclusion
Pré requis
- Python expérience en programmation
Audience
- Data Scientists
14 heures