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Development Data Science Artificial Intelligence

Intelligence Artificielle de A à Z

Combinez la puissance des Data Sciences, du Machine Learning et du Deep Learning pour créer des IA redoutables !
Bestseller
Rating: 4.4 out of 54.4 (1,248 ratings)
8,513 students
Created by Hadelin de Ponteves, Charles Bordet
Last updated 7/2020
French
30-Day Money-Back Guarantee

What you'll learn

  • Créer une IA
  • Comprendre la théorie sous-jacente à l'Intelligence Artificielle
  • Faire une voiture autonome virtuelle
  • Créer des IAs qui battent les humains à certains jeux
  • Résoudre des problèmes réels à l'aide d'une IA
  • Maîtriser l'art de la conception de modèles à IA
  • Le Q-Learning
  • Le Deep Q-Learning
  • Le Deep Q-Learning à Convolution
  • A3C
Curated for the Udemy for Business collection

Course content

20 sections • 108 lectures • 14h 1m total length

  • Preview04:43
  • Introduction
    03:52
  • Où se trouvent les fichiers de données et de code ?
    00:15

  • Bienvenue au chapitre 0 : Les Fondamentaux de l'Apprentissage par Renforcement
    01:09

  • Preview05:07
  • Preview10:55
  • Preview15:28
  • Le "plan"
    01:38
  • Preview14:26
  • Stratégie vs Plan
    12:00
  • Ajoutons une "pénalité de vie"
    08:48
  • Q-Learning : Intuition
    08:46
  • Différence temporelle
    15:50
  • Q-Learning : Visualisation
    14:13

  • Preview01:01

  • Plan d'attaque
    03:18
  • Deep Q-Learning : Comment ça marche ?
    13:20
  • Experience Replay
    10:36
  • Stratégies d'exploitation et d'exploration
    11:04

  • Plan d'attaque
    00:24
  • Où se trouvent les fichiers de données et de code ?
    00:15
  • Instructions d'installation
    03:38
  • Démarrer avec Spyder
    10:33

  • Voiture autonome - Étape 1
    09:31
  • Voiture autonome - Étape 2
    15:56

  • Voiture autonome - Étape 3
    05:32
  • Voiture autonome - Étape 4
    08:27
  • Voiture autonome - Étape 5
    03:40
  • Voiture autonome - Étape 6
    05:09
  • Voiture autonome - Étape 7
    02:54
  • Voiture autonome - Étape 8
    10:29
  • Voiture autonome - Étape 9
    13:08
  • Voiture autonome - Étape 10
    07:56
  • Voiture autonome - Étape 11
    10:11
  • Voiture autonome - Étape 12
    15:54
  • Voiture autonome - Étape 13
    01:57
  • Voiture autonome - Étape 14
    02:57
  • Voiture autonome - Étape 15
    04:01

  • Voiture autonome - Niveau 1
    07:50
  • Voiture autonome - Niveau 2
    05:04
  • Voiture autonome - Niveau 3
    09:12
  • Voiture autonome - Niveau 4
    16:59

  • Preview01:08

Requirements

  • Seulement un niveau lycée en mathématiques

Description

Vous apprendrez les concepts clés de l'IA ainsi que développerez l'intuition qui vous permettra d'être rapidement capable de concevoir vos propres IA :

  • Comment démarrer la création d'une IA sans aucune connaissance préalable de code à l'aide de Python.

  • Comment utiliser OpenAI Gym pour apprendre le plus rapidement possible.

  • Comment optimiser vos IAs afin qu'elles atteignent leur potentiel maximal dans le monde réel.

Voici ce que vous apprendrez dans ce cours :

1. De parfait débutant à expert en Intelligence Artificielle - Vous apprendrez à créer des IA autonomes et capables d'évoluer dans de nombreux environnements différents. En partant d'une page blanche, nous coderons et expliquerons ensemble chaque ligne de code permettant de créer une IA. Ainsi, vous pourrez non seulement comprendre exactement comment elle fonctionne, mais en plus, vous serez capable de reproduire les exemples pour vos propres projets.

2. Templates de code - Dans chaque chapitre, nous vous donnons accès à tous les templates de code que nous utilisons (et expliquons). Ainsi, lorsque vous créez un nouveau projet, pas la peine de redémarrer de zéro. Vous pouvez directement reprendre le template, l'adapter rapidement, et observer votre nouvelle IA !

3. Vidéos intuitives - Plutôt que de développer des équations mathématiques sur des pages et des pages, nous apportons une attention toute particulière à l'intuition derrière la théorie afin que vous compreniez ce que vous faites et soyez capable d'être autonomes lorsque vous voudrez améliorer vos algorithmes.

4. Applications concrètes - Dans ce cours, vous serez amenés à créer une IA non pas sur 1, ni 2, mais sur 3 jeux différents ! Dans chaque module, dont la complexité va aller en s'acroissant, l'IA que vous bâtirez sera capable d'apprendre comment le jeu fonctionne, et à force d'accumuler de l'expérience, va réussir à remplir les objectifs que vous lui donnerez. Ces applications vous permettront de vraiment mettre la main à la patte et de pratiquer vos connaissances nouvellement acquises.

5. Aide directe - Nous nous sommes engagés à rendre ce cours le plus accessible possible afin d'enseigner l'IA à un maximum de personnes. C'est pourquoi, si vous avez besoin d'aide, nous serons là pour vous épauler. Posez une question sur le point bloquant que vous ne comprenez pas, et nous vous apporterons la solution.

Who this course is for:

  • Quiconque étant intéressé par l'Intelligence Artificielle, le Machine Learning ou le Deep Learning

Instructors

Hadelin de Ponteves
AI Entrepreneur
Hadelin de Ponteves
  • 4.5 Instructor Rating
  • 244,660 Reviews
  • 1,271,817 Students
  • 28 Courses

Hadelin is the co-founder and CEO at BlueLife AI, which leverages the power of cutting edge Artificial Intelligence to empower businesses to make massive profits by innovating, automating processes and maximizing efficiency. Hadelin is also an online entrepreneur who has created 70+ top-rated educational e-courses to the world on topics such as Machine Learning, Deep Learning, Artificial Intelligence and Blockchain, which have reached 1M+ students in 210 countries.

Charles Bordet
Freelance Data Scientist
Charles Bordet
  • 4.4 Instructor Rating
  • 3,854 Reviews
  • 16,878 Students
  • 5 Courses

Hey ! Je m'appelle Charles Bordet et je suis freelance en data science basé à Lyon. 

Quand j'ai terminé mes études en statistique il y a plusieurs années, j'avais bien eu quelques cours en R, SQL, etc., mais mes connaissances étaient surtout théoriques. 

Aucun problème quand il s'agissait de calculer la variance d'un estimateur, sa loi, et établir un intervalle de confiance.

Mais quand il fallait analyser de vraies données, j'étais complètement perdu... J'avais bien quelques bases en R, mais mon code était affreux et je n'arrivais de toute façon pas à faire ce que je voulais.

Je me suis donc formé en auto-didacte à l'aide de livres et de cours sur internet, j'ai même repris des cours, et puis peu à peu, j'ai inversé la tendance et j'ai commencé à moi-même donner des cours. D'abord comme chargé de TD à l'université, puis comme formateur à des professionnels.

J'ai pris de plus en plus goût à la formation, et à présent je me lance dans la réalisation de cours en ligne sur Udemy. Je me suis aperçu que l'offre française était plus que limitée. Je trouve ça assez intimidant de parler devant la caméra à potentiellement des centaines ou milliers d'apprentis data scientists, mais j'espère que vous trouverez mes cours utiles et qu'ils vous permettront de réaliser vos objectifs !

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