Art and Science of Machine Learning en Français
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Approx. 12 hours to complete
Course Summary
This course explores the intersection of art and machine learning, focusing on the creative potential of AI. Students will learn how to use machine learning algorithms to generate art, music, and poetry.Key Learning Points
- Discover the creative potential of machine learning algorithms
- Learn how to generate art, music, and poetry using AI
- Explore the ethical implications of using AI in the arts
Job Positions & Salaries of people who have taken this course might have
- Machine Learning Engineer
- USA: $110,000
- India: ₹1,000,000
- Spain: €45,000
- AI Artist
- USA: $60,000
- India: ₹800,000
- Spain: €30,000
- Creative Technologist
- USA: $75,000
- India: ₹600,000
- Spain: €35,000
Related Topics for further study
Learning Outcomes
- Understand the creative potential of machine learning algorithms
- Develop practical skills in using AI to generate art, music, and poetry
- Explore the ethical implications of using AI in the arts
Prerequisites or good to have knowledge before taking this course
- Basic knowledge of programming
- Familiarity with Python
Course Difficulty Level
IntermediateCourse Format
- Online
- Self-paced
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- Computational Photography
- Introduction to Deep Learning
Related Education Paths
Notable People in This Field
- Mario Klingemann
- Rebecca Fiebrink
- Anna Ridler
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Description
Bienvenue dans cette formation sur l'art et la science du machine learning. Dans ce cours, vous allez acquérir les compétences essentielles que requiert le ML : intuition, discernement et capacités d'expérimentation. De cette façon, vous pourrez ajuster précisément vos modèles de ML et les améliorer pour obtenir des performances optimales.
Outline
- Introduction
- Présentation
- L'art du ML
- Présentation
- Régularisation
- Régularisations L1 et L2
- Présentation de l'atelier : Régularisation
- Atelier : Régularisation
- Taux d'apprentissage et taille de lot
- Optimisation
- S'exercer avec le code Tensorflow
- Présentation de l'atelier : Régler manuellement les modèles de ML
- Solution de l'atelier : Régler manuellement les modèles de ML
- L'art du ML
- Taux d'apprentissage et taille de lots
- Réglages des hyperparamètres
- Présentation
- Paramètres et hyperparamètres
- Aller au-delà de la recherche par quadrillage
- Présentation de l'atelier : Améliorer la précision d'un modèle avec les réglages d'hyperparamètres dans Cloud MLE
- Solution de l'atelier : Améliorer la précision d'un modèle avec les réglages d'hyperparamètres dans Cloud MLE
- Réglages des hyperparamètres
- Un zeste de science
- Présentation
- Régularisation à des fins de parcimonie
- Atelier : Régularisation L1
- Solution de l'atelier : Régularisation L1
- Régression logistique
- Régularisation L1
- Régression logistique
- La science des réseaux de neurones
- Présentation
- Réseaux de neurones
- Atelier : Terrain de jeu des réseaux de neurones
- Entraîner les réseaux de neurones
- Atelier : Utiliser les réseaux de neurones pour créer un modèle de ML
- Réseaux de neurones à classes multiples
- Entraîner les réseaux de neurones
- Réseaux de neurones à classes multiples
- Représentations vectorielles continues
- Présentation des représentations vectorielles continues
- Récapitulatif des représentations vectorielles continues
- Recommandations
- Représentations vectorielles continues basées sur les données
- Tensors creux
- Entraîner une représentation vectorielle continue
- Propriété de similarité
- Représentations vectorielles continues
- Instance Estimator personnalisée
- Estimator personnalisé
- Fonction de modèle
- Atelier : Mettre en œuvre un Estimator personnalisé
- Modèles Keras
- Démonstration : Modèles Keras + Estimator
- Instance Estimator personnalisée
- Récapitulatif
- Résumé
- Résumé de la spécialisation
Summary of User Reviews
Many users found this course on Artificial Intelligence and Machine Learning to be highly informative and well-structured. The course provides a comprehensive overview of the subject matter, with clear explanations and engaging examples.Key Aspect Users Liked About This Course
The hands-on approach and practical exercises were particularly appreciated by users, allowing them to apply the concepts learned in the course to real-world scenarios.Pros from User Reviews
- Comprehensive overview of Artificial Intelligence and Machine Learning
- Clear explanations and engaging examples
- Hands-on approach and practical exercises
- Highly informative and well-structured course content
Cons from User Reviews
- Some users found the pace of the course to be too fast
- Occasional technical issues with the online platform
- Limited interaction with instructors and other students
- Challenges with assignments and assessments
Art and Science of Machine Learning en Español
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Le damos la bienvenida a The Art and Science of Machine Learning. El curso consta de 6 módulos. Introducción Introducción Getting Started with Google Cloud Platform and Qwiklabs...
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Bienvenue dans cette formation sur l'art et la science du machine learning. Ce cours vous présente les nombreux mécanismes intervenant dans l'entraînement d'un modèle....
