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Intelligence artificielle A-Z™ : apprenez à créer une IA

Combinez la puissance de la science des données, de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond pour créer une IA puissante pour les applications du monde réel !
Instructeur :
Mahefa Abel
English En savoir plus
Construire une IA
Comprendre la théorie derrière l'Intelligence Artificielle
Créez une voiture virtuelle autonome
Faire une IA pour battre les jeux
Résoudre les problèmes du monde réel avec l'IA
Maîtriser les modèles d'IA de pointe
Q-Apprentissage
Apprentissage Q profond
Q-Learning convolutif profond
A3C

 

*** AS VU ON KICKSTARTER ***

Découvrez les concepts clés de l’IA et une formation à l’intuition pour vous familiariser rapidement avec tout ce qui concerne l’IA. Couverture :

  • Comment commencer à créer de l’IA sans aucune expérience de codage avec Python
  • Comment  fusionner l’IA avec OpenAI Gym pour apprendre le plus efficacement possible
  • Comment optimiser votre IA pour atteindre son potentiel maximum dans le monde réel

Voici ce que vous obtiendrez avec ce cours :

 

1. Compétences complètes en IA de débutant à expert – Apprenez à coder une IA auto-améliorée à diverses fins. En fait, nous codons avec vous. Chaque tutoriel commence par une page blanche et nous rédigeons le code à partir de zéro. De cette façon, vous pouvez suivre et comprendre exactement comment le code se compose et ce que signifie chaque ligne.

2. Modèles de code : De plus, vous obtiendrez des modèles de code Python téléchargeables pour chaque IA que vous construisez dans le cours. Cela rend la création d’une IA vraiment unique aussi simple que de changer quelques lignes de code. Si vous laissez libre cours à votre imagination, le potentiel est illimité.

3. Tutoriels d’intuition : Lorsque la plupart des cours vous bombardent simplement de théories denses et vous mettent sur la bonne voie, nous croyons au développement d’une compréhension approfondie non seulement de ce que vous faites, mais aussi de la raison pour laquelle vous le faites. C’est pourquoi nous ne vous lançons pas de mathématiques complexes, mais nous concentrons sur le développement de votre intuition dans le codage de l’IA pour obtenir des résultats infiniment meilleurs sur toute la ligne.

4 . Solutions du monde réel : Vous atteindrez votre objectif non seulement dans 1 jeu, mais dans 3. Chaque module est composé de différentes structures et difficultés, ce qui signifie que vous serez suffisamment compétent pour créer une IA adaptable à n’importe quel environnement réel la vie, plutôt que de simplement passer une mémoire glorifiée « tester et oublier » comme la plupart des autres cours. La pratique rend vraiment parfait.

5. Assistance en cours : Nous nous engageons pleinement à faire de ce cours d’IA le plus accessible et le plus axé sur les résultats de la planète. Cela nous oblige à être là lorsque vous avez besoin de notre aide. C’est pourquoi nous avons mis en place une équipe de Data Scientists professionnels pour vous accompagner dans votre parcours, ce qui signifie que vous recevrez une réponse de notre part dans les 48 heures maximum.

Welcome to the course!

1
Why AI?
2
Course Structure
3
BONUS: Learning Paths
4
Installing Anaconda
5
BONUS: Meet Your Instructors
6
This PDF resource will help you a lot!
7
FAQBot!
8
Updates on WeCours Reviews
9
Your Shortcut To Becoming A Better Data Scientist!

---------- Part 0 - Fundamentals Of Reinforcement Learning ----------

1
Welcome to Part 0 - Fundamentals of Reinforcement Learning

Q-Learning Intuition

1
Plan of Attack
2
What is reinforcement learning?
3
The Bellman Equation
4
The "Plan"
5
Markov Decision Process
6
Policy vs Plan
7
Adding a "Living Penalty"
8
Q-Learning Intuition
9
Temporal Difference
10
Quiz 1

Q-Learning Visualization

1
Q-Learning Visualization

---------- Part 1 - Deep Q-Learning ----------

1
Welcome to Part 1 - Deep Q-Learning

Deep Q-Learning Intuition

1
Plan of Attack
2
Deep Q-Learning Intuition - Learning
3
Deep Q-Learning Intuition - Acting
4
Experience Replay
5
Action Selection Policies

Deep Q-Learning Implementation

1
Plan of Attack
2
Where to get the Materials
3
Getting Started
4
Self Driving Car - Step 1
5
Self Driving Car - Step 2
6
Self Driving Car - Step 3
7
Self Driving Car - Step 4
8
Self Driving Car - Step 5
9
Self Driving Car - Step 6
10
Self Driving Car - Step 7
11
Self Driving Car - Step 8
12
Self Driving Car - Step 9
13
Self Driving Car - Step 10
14
Self Driving Car - Step 11
15
Self Driving Car - Step 12
16
Self Driving Car - Step 13
17
Self Driving Car - Step 14
18
Self Driving Car - Step 15
19
Self Driving Car - Step 16

Deep Q-Learning Visualization

1
Self Driving Car - Level 1
2
Self Driving Car - Level 2
3
Self Driving Car - Level 3
4
Self Driving Car - Level 4
5
Challenge Solutions

---------- Part 2 - Deep Convolutional Q-Learning ----------

1
Welcome to Part 2 - Deep Convolutional Q-Learning

Deep Convolutional Q-Learning Intuition

1
Plan of Attack
2
Deep Convolutional Q-Learning Intuition
3
Eligibility Trace

Deep Convolutional Q-Learning Implementation

1
Plan of Attack
2
Where to get the Materials
3
Doom - Step 1
4
Doom - Step 2
5
Doom - Step 3
6
Doom - Step 4
7
Doom - Step 5
8
Doom - Step 6
9
Doom - Step 7
10
Doom - Step 8
11
Doom - Step 9
12
Doom - Step 10
13
Doom - Step 11
14
Doom - Step 12
15
Doom - Step 13
16
Doom - Step 14
17
Doom - Step 15
18
Doom - Step 16

Deep Convolutional Q-Learning Visualization

1
Doom - Step 17
2
Quick Note for Colab
3
Doom - Step 18
4
Doom - Step 19
5
Doom - Step 20

---------- Part 3 - A3C ----------

1
Welcome to Part 3 - A3C

A3C Intuition

1
Plan of Attack
2
The three A's in A3C
3
Actor-Critic
4
Asynchronous
5
Advantage
6
LSTM Layer

A3C Implementation

1
Plan of Attack
2
Where to get the Materials
3
Breakout - Step 1
4
Breakout - Step 2
5
Breakout - Step 3
6
Breakout - Step 4
7
Breakout - Step 5
8
Breakout - Step 6
9
Breakout - Step 7
10
Breakout - Step 8
11
Breakout - Step 9
12
Breakout - Step 10
13
Breakout - Step 11
14
Breakout - Step 12
15
Breakout - Step 13
16
Breakout - Step 14

A3C Visualization

1
Watching our AI play Breakout
2
THANK YOU Bonus Video

Annex 1: Artificial Neural Networks

1
What is Deep Learning?
2
Plan of Attack
3
The Neuron
4
The Activation Function
5
How do Neural Networks work?
6
How do Neural Networks learn?
7
Gradient Descent
8
Stochastic Gradient Descent
9
Backpropagation

Annex 2: Convolutional Neural Networks

1
Plan of Attack
2
What are convolutional neural networks?
3
Step 1 - Convolution Operation
4
Step 1(b) - ReLU Layer
5
Step 2 - Pooling
6
Step 3 - Flattening
7
Step 4 - Full Connection
8
Summary
9
Softmax & Cross-Entropy

Bonus Lectures

1
***YOUR SPECIAL BONUS***
4.4
4.4 sur 5
Notes18820

Détails des Notes

Étoiles 5
8530
Étoiles 4
5817
Étoiles 3
2090
Étoiles 2
508
Étoiles 1
405
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Inclut

16 heures de vidéo à la demande
Accès complet à vie
Accès sur le mobile et la télévision
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