Formation Intelligence Artificielle pour la Data Science

• Définition
• Domaines d’utilisation
• Le rôle des mathématiques
• La programmation logique

PARTIE II : Apprentissage Supervisé

• Les modèles de régression
• Support Vector Machine
• Réseaux bayésiens
• Arbres de Décision et Forêts Aléatoires
• Prévisions par ensemble

PARTIE III : Apprentissage non Supervisé : détection de patterns

• Modèle de K-means
• Modèle de Mèlange de gaussienne

PARTIE IV : Systèmes de recommandations

• Algorithmes de recommandations
• Classificateur des K-plus proches voisins

PARTIE V : Machine Learning

• Réseaux de Neurones Artificiels
• Deep Learning
• Apprentissage par Renforcement