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Plan du cours
Introduction à Perplexity AI
- Présentation de Perplexity AI et de ses fonctionnalités
- Mise en place de l'environnement pour les applications d'IA avancées
Comprendre les concepts avancés de l'IA
- Apprentissage en profondeur et réseaux neuronaux
- Avancées en matière de traitement du langage naturel
- Techniques d'apprentissage par renforcement
Préparation et analyse des données
- Techniques de nettoyage et de prétraitement des données
- Sélection et ingénierie des caractéristiques
- Analyse exploratoire des données avec Perplexity AI
Construction et formation de modèles
- Création de modèles complexes à l'aide de Perplexity AI
- Entraînement et validation efficaces des modèles
- Réglage des hyperparamètres pour une performance optimale
Application de l'IA à des problèmes complexes
- Études de cas sur la résolution de problèmes avec Perplexity AI
- Applications pratiques dans divers secteurs d'activité
- Intégration de solutions d'IA dans les flux de travail des entreprises
Techniques de recherche avancées
- Exploiter l'IA de Perplexity pour des projets de recherche
- Mise en œuvre de méthodologies d'IA de pointe
- Évaluer et interpréter les résultats de la recherche
Tendances futures de l'IA
- Explorer les progrès à venir dans les technologies de l'IA
- Considérations éthiques dans le développement de l'IA
- Préparer l'avenir de l'IA dans différents secteurs
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Forte compréhension des concepts de l'IA et de l'apprentissage automatique
- Expérience de la programmation Python.
- Familiarité avec les techniques d'analyse de données
Public
- Passionnés d'IA
- Développeurs cherchant à améliorer leurs compétences en IA
14 Heures
