Séance de cours
Intelligence Artificielle et Machine Learning
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Mathématiques des données : modèles et apprentissage
Explore les modèles, les paradigmes d'apprentissage et les applications en mathématiques des données.
Introduction à l'apprentissage automatique
Fournit un aperçu de l'apprentissage automatique, y compris le contexte historique, les tâches clés, et les applications du monde réel.
Amnesty International: vers une compréhension à l'échelle humaine
Explore l'IA très bénéfique, en alignant les objectifs de l'IA avec les préférences et les comportements humains, en illustrant les complexités à travers des exemples comme la classification d'image et la récupération du café.
Médias sociaux : Impact et défis
Explore l'impact et les défis des médias sociaux, y compris son rôle en tant que source massive de données pour l'apprentissage automatique et les techniques d'IA.
Analyse des séries chronologiques financières
Couvre les faits stylisés du rendement des actifs, des statistiques sommaires, des tests de la normalité, des placettes Q-Q et des hypothèses de marché efficaces.
L'apprentissage automatique et l'IA moderne: l'analyse SWOT
Couvre une analyse SWOT de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle, explorant les forces, les faiblesses, les possibilités et les menaces sur le terrain.
Science des données dans la santé personnalisée et mondiale: technologies améliorant la confidentialité
Se penche sur la science des données dans la santé personnalisée et mondiale, en mettant l'accent sur les technologies améliorant la confidentialité et les applications de l'IA dans les soins de santé.
Apprentissage Automatique: Physique et Données
Explore l'apprentissage automatique atomistique, intégrant les principes physiques dans les modèles pour prédire avec précision les propriétés moléculaires.
Transformations des intrants ou des extrants
Couvre le traitement des données manquantes, l'ingénierie des fonctionnalités et les transformations de sortie dans l'apprentissage automatique.
Introduction à la science des données
Introduit les bases de la science des données, couvrant les arbres de décision, les progrès de l'apprentissage automatique et l'apprentissage par renforcement profond.