Politecnico di Milano
Spécialisation Intelligence artificielle : une vue d'ensemble

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Politecnico di Milano

Spécialisation Intelligence artificielle : une vue d'ensemble

Entrez dans le monde de l'intelligence artificielle

Marcello Restelli
Nicola Gatti
Viola Schiaffonati

Instructeurs : Marcello Restelli

8 063 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
4.6

(238 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

1 mois à raison de 10 heures par semaine
Planning flexible
Obtenir une qualification professionnelle
Partagez votre expertise avec les employeurs
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Ce que vous apprendrez

Ce qui est inclus

Certificat partageable

Ajouter à votre profil LinkedIn

Enseigné en Anglais
16 exercices pratiques

Améliorez votre expertise en la matière

  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de Politecnico di Milano

Spécialisation - série de 5 cours

Ce que vous apprendrez

  • Expliquez les idées fondamentales qui ont conduit à la naissance de l'IA, les principales difficultés et la manière dont la communauté internationale les a surmontées.

  • Décrire ce qu'est l'IA aujourd'hui en termes d'objectifs, de communauté scientifique, d'intérêts des entreprises

  • Décrivez la taxonomie du savoir-faire en matière d'IA en termes de techniques, de logiciels et de méthodologies matérielles.

  • Expliquer la nécessité de stratégies nationales en matière d'IA et identifier les principaux acteurs italiens et européens dans le domaine de l'IA

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Intelligence artificielle
Catégorie : Vision par ordinateur
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Traitement du langage naturel (NLP)
Catégorie : Deep learning
Catégorie : Informatique
Catégorie : Éthique des données
Catégorie : Réseaux neuronaux artificiels
Catégorie : IA responsable

Ce que vous apprendrez

  • Décrivez les raisons d'une analyse éthique appliquée à l'IA.

  • Identifier les impacts et les implications éthiques et sociales de l'IA.

  • Utiliser des compétences critiques pour clarifier et analyser éthiquement l'IA dans différents domaines de la vie.

  • Analyser de manière critique les politiques actuelles en matière d'IA et utiliser des principes éthiques et socialement responsables dans votre vie professionnelle.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : IA responsable
Catégorie : Études sociales

Ce que vous apprendrez

  • Reconnaître que l'utilisation de l'IA doit être analysée, évaluée et traitée également d'un point de vue juridique.

  • Indiquez les principaux concepts juridiques relatifs à la responsabilité des choix effectués par ou grâce à des systèmes intelligents et à l'indemnisation de tout dommage consécutif.

  • Vérifier si les principes du droit pénal s'appliquent lorsqu'une infraction est commise par un système d'IA et, le cas échéant, lesquels.

  • Reconnaître la différence entre le droit d'auteur et le brevet et reconnaître les risques que l'IA fait peser sur les droits et libertés fondamentaux.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Droit, réglementation et conformité
Catégorie : Règlement général sur la protection des données (RGPD)
Catégorie : Intelligence artificielle
Catégorie : Propriété intellectuelle
Catégorie : Droit civil
Catégorie : IA responsable
Catégorie : Protection de l'information
Catégorie : Réglementation et conformité juridique
Catégorie : Risque juridique

Ce que vous apprendrez

  • Décrivez le scénario technologique de l'IA (Cloud, Edge, IoT) d'un point de vue informatique.

  • Identifier les techniques et solutions de Machine et Deep Learning développées pour les systèmes IoT et Edge Computing.

  • Expliquez les principaux défis et opportunités des technologies et plateformes d'IA.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Internet des objets
Catégorie : Cloud Computing
Catégorie : Plates-formes d'informatique en nuage
Catégorie : Intelligence artificielle
Catégorie : Centres de données
Catégorie : Deep learning
Catégorie : Technologies émergentes
Catégorie : Technologies de l'information
Catégorie : Architecture matérielle
Catégorie : Systèmes embarqués

Ce que vous apprendrez

  • Classer les problèmes d'apprentissage automatique, les problèmes d'apprentissage supervisé et décrire les limites des techniques d'apprentissage automatique dans l'apprentissage supervisé

  • Classer les problèmes d'apprentissage automatique dans l'apprentissage non supervisé, décrire l'utilité des techniques de réduction de la dimensionnalité

  • Formulez un problème de prise de décision séquentielle, expliquez ce qu'est une fonction de valeur et décrivez comment optimiser une politique dans le cadre de l'apprentissage par renforcement

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Apprentissage par renforcement
Catégorie : Apprentissage non supervisé
Catégorie : Réduction de dimensionnalité
Catégorie : Apprentissage supervisé
Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
Catégorie : Analyse de régression
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Data mining
Catégorie : Arbre de classification et de régression (CART)
Catégorie : Algorithmes

Obtenez un certificat professionnel

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Instructeurs

Marcello Restelli
Politecnico di Milano
1 Cours7 736 apprenants
Nicola Gatti
Politecnico di Milano
1 Cours11 073 apprenants
Viola Schiaffonati
Politecnico di Milano
1 Cours20 675 apprenants
Manuel Roveri
Politecnico di Milano
1 Cours4 412 apprenants

Offert par

Politecnico di Milano

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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
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’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
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