Aperçu — 3.1 Introduction au non supervisé — Yekola

Module 1 : Qu'est-ce que l'IA ?

1.2 Les trois familles : symbolique, connexionniste, évolutionnaire

1.3 L'IA dans notre quotidien

🛠️ Projet : Cartographiez l'IA autour de vous

Module 2 : Apprentissage supervisé

2.2 Régression : prédire des valeurs continues

2.3 Classification : catégoriser les données

🛠️ Projet : Prédisez le prix d'un bien immobilier

Module 3 : Apprentissage non supervisé

3.2 Clustering : regrouper par similarité

3.3 Réduction de dimensionnalité

🛠️ Projet : Segmentez une clientèle

Module 4 : Réseaux de neurones et Deep Learning

4.2 Les réseaux de neurones profonds

4.3 CNN, RNN et Transformers

🛠️ Projet : Classifieur d'images avec Teachable Machine

Module 5 : Traitement du Langage Naturel (NLP)

5.2 Word Embeddings : le sens des mots

5.3 GPT, BERT et la révolution des LLM

🛠️ Projet : Analysez les sentiments de tweets

Module 6 : Vision par ordinateur

6.2 Reconnaissance et classification

6.3 Détection d'objets et segmentation

🛠️ Projet : Détectez des objets avec YOLO

Module 7 : Éthique et impact sociétal de l'IA

7.2 Vie privée et régulation (RGPD, AI Act)

7.3 IA et avenir du travail

🛠️ Projet : Audit éthique d'un système d'IA

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Module 3 : Apprentissage non supervisé Aperçu gratuit

Lecon structuree avec objectifs, contenu, exemples et points cles. Contenu complet en cours de deploiement.

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