Explorer l’intelligence autonome

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Utilisateur professionnel
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Projet Bonsai

Dans ce module, vous allez découvrir plusieurs technologies d’IA, comme le machine learning, le deep learning et l’apprentissage par renforcement profond, qui sont des composants du Machine Teaching. Par ailleurs, vous découvrirez les atouts de l’intelligence autonome, quand utiliser au mieux ces technologies, leurs limitations, et dans quels cas les méthodes d’intelligence automatisée peuvent les prendre en charge.

Objectifs d’apprentissage

Dans ce module, vous allez découvrir comment :

  • Décrire le Machine Learning pour la perception avancée en tant que composant clé du Machine Teaching pour les systèmes d’intelligence autonome
  • Décrire l’apprentissage par renforcement profond pour la prise de décision similaire à celle des humains en tant que composant clé du Machine Teaching pour les systèmes d’intelligence autonome
  • Évaluer les avantages et les limitations du Machine Learning et de l’apprentissage par renforcement profond quand ils sont utilisés dans Machine Teaching pour les systèmes intelligents autonomes

« Produit en partenariat avec l’Université d’Oxford – Cours d’Ajit Jaokar, Intelligence artificielle : implémentations cloud et périphériques »

Prérequis

Connaissances de base de l’intelligence automatisée