Je vais maîtriser l'IA et le ML avec plaisir, vous apprécierez toutes les sessions

Algorithmes d'apprentissage automatique :

• Apprentissage supervisé : régression linéaire, régression logistique, arbres de décision et machines à vecteurs de support (SVM).
• Apprentissage non supervisé : clustering K-Means, DBSCAN et analyse en composantes principales (ACP).
• Méthodes d'ensemble : forêts aléatoires, gradient boosting (XGBoost, LightGBM).

Notions de deep learning :

• Introduction aux réseaux neuronaux, CNN, RNN et LSTM.
• Créer des modèles de deep learning avec TensorFlow/Keras.

Concepts d'intelligence artificielle :

• Apprentissage par renforcement (Q-Learning, Deep Q-Networks).
• Traitement du langage naturel (NLP) : classification de texte, analyse de sentiment et chatbots.
• Vision par ordinateur : classification d'images et détection d'objets