Avec cours gratuits et demande d’aide financière
L’intelligence artificielle ne concerne pas uniquement les robots ou l’homme envoyé du futur.
D’un autre côté, la plupart des gens y pensent comme ça.
En fait, si on ouvre ce qu’est l’IA pour les développeurs, tout a commencé avec la notion de Machine Learning.
Alors, qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?
Il existe de nombreuses explications différentes, voyons l’explication d’IBM;
L’apprentissage automatique est une branche de l’intelligence artificielle (IA) et de l’informatique qui se concentre sur l’utilisation de données et d’algorithmes pour imiter la façon dont les humains apprennent, améliorant progressivement sa précision.
En fait, le terme Machine Learning a été énoncé pour la première fois par Arthur Samuel en 1959.
Jil terme apprentissage automatique a été inventé en 1959 par Arthur Samuel, un employé d’IBM et pionnier dans le domaine des jeux informatiques et de l’intelligence artificielle.[11][12] aussi le synonyme ordinateurs d’auto-apprentissage ont été utilisés à cette époque.
Ces définitions ont l’air vraiment fantaisistes.
Depuis quelques années, apprendre l’IA- Machine Learning devient vraiment facile.
J’apprends à programmer avec R Programming, par contre, j’aime utiliser Python comme langage de programmation, j’ai expliqué ici pourquoi.
Assez avec l’introduction, commençons par comment apprendre l’apprentissage automatique et ce qu’il faut apprendre pour devenir un maître en apprentissage automatique et donc en IA.
- Programmation
- Statistiques
- Calcul
Langage de programmation – Python
Selon les recherches de SlasData effectuées au troisième trimestre 2021, Python a atteint plus 11,3 millions développeurs et sa popularité est passée Java.
C’était la deuxième communauté linguistique à la croissance la plus rapide selon une étude réalisée en 2021.
Pour moi, l’une des principales raisons de la renommée croissante de Python est son facile à utiliser syntaxe.
Vous pouvez voir sur le graphique que Python est le plus populaire dans DS/ML – Science des données et apprentissage automatique.
Et le langage le plus populaire, Javascript, est le moins populaire dans DS/ML.
Ainsi, il peut être facilement compris même par les développeurs débutants qui débutent, Python est un choix de langage de programmation populaire dans les domaines en pleine croissance de Science des données et Apprentissage automatique.
C’est pourquoi j’ai choisi de coder Python.
Comment maitriser un langage de programmation ?
Comme pour apprendre une nouvelle langue, vous devez construire un chemin neuronal dans votre esprit et vous devez faire de l’exercice quotidiennement.
L’une des manières d’y parvenir est d’ouvrir un compte dans Hackerrank.
Il existe de très bons exercices et des questions d’entretien, ce qui vous aide à améliorer vos compétences de codage de zéro à ici et gratuitement.
Bien sûr, il existe d’autres options qui existent, vous pouvez lire mon article pour en trouver une pour vous.
Si vous souhaitez appliquer le modèle Machine Learning, vous devez connaître la bibliothèque d’apprentissage Sci-kit. Mais qu’en est-il des bibliothèques précédentes pour Sci-kit Learn ?
- Numpy– Pour l’analyse numérique
- Pandas– Pour l’analyse de Dataframe
- Matplotlib/Seaborn– Pour la visualisation des données
Vous pouvez trouver des tutoriels sur Youtube. Il y a des trucs exceptionnels qui existent là-bas et qui sont totalement gratuits.
D’un autre côté, il ne suffit pas de regarder ces tutoriels pour construire un chemin neuronal d’apprentissage dans votre esprit.
Vous devriez essayer d’écrire ces codes dans Jupyter Notebook.
Statistiques
L’une des autres choses que vous devez maîtriser pour apprendre l’apprentissage automatique est la statistique.
Il existe de nombreuses méthodes pour apprendre les statistiques.
J’apprends cela après avoir suivi un cours sur Coursera.
Vous pouvez demander une aide financière à n’importe quel cours sur Coursera, mais veillez à trouver un cours concernant votre langage de programmation.
J’ai fait une erreur en apprenant les statistiques dans R. La programmation R est un très bon langage de programmation, mais après avoir appris l’apprentissage automatique, j’ai décidé d’utiliser Python. Si j’ai fait des recherches à l’époque, j’ai suivi un cours qui expliquera les statistiques en Python.
D’un autre côté, si vous choisissez R comme langage de programmation, je recommande fortement ce cours.
Les instructeurs ont vraiment expliqué les concepts avec différentes visualisations et les concepts sont très bien expliqués mathématiquement.
De plus, l’académie Khan, expliquée très simplement et en détail comme ils l’ont toujours fait,
De plus, si vous aviez des connaissances préalables sur les statistiques, vous avez oublié des concepts, mais vous ne savez pas comment faire une répétition, voici mes deux histoires, qui ont expliqué Statistics AZ for Machine Learning.
Calcul
En fait, à la suite de mes études précédentes, j’étais à l’origine un ingénieur en mécanique, donc je n’ai pas eu besoin de suivre un cours de calcul dans la phase d’apprentissage. Grâce à Andrew NG, les choses que j’ai oubliées à cause du temps écoulé depuis l’obtention de mon diplôme se sont souvenues.
Il a vraiment très bien expliqué, dans tous ses cours sur Coursera.
Si vous ne connaissez toujours pas Andrew NG, faites quelques recherches.
Les cours qu’il présente sont extrêmement utiles et mis à jour.
Voici l’un de ses cours sur l’apprentissage automatique, auquel vous pouvez demander une aide financière et suivre ce cours gratuitement.
Si vous ne voulez pas apprendre le côté calcul de l’apprentissage automatique, il existe de nombreux scientifiques des données qui ne connaissent pas le calcul derrière les algorithmes et sont extrêmement compétents dans leur explication et leur interprétation.
Par contre, si vous voulez savoir, voici ma recommandation pour vous
Ce cours expliquait le calcul et l’algèbre linéaire ainsi que les bons sujets avancés que vous devriez apprendre.
De plus, ces vidéos YouTube expliquent très bien visuellement l’algèbre linéaire.
Également sur cette chaîne, il existe de nombreuses séries de vidéos sur le calcul, l’apprentissage en profondeur, qui sont très bien expliquées.
Si vous êtes une personne qui a besoin d’une présentation visuelle, ces cours sont pour vous et sont gratuits.
Et voici mon article sur l’algèbre linéaire pour un petit rappel pour vous.
- Choisissez soigneusement votre langage de programmation et suivez les cours selon votre choix.
- Suivez des cours en faisant d’abord des recherches.
- Soyez cohérent et écrivez vos propres codes avec le chemin, ne vous contentez pas de regarder la série de vidéos.
Après un peu de lutte, vous deviendriez maître en Machine Learning. Donc, si vous voulez apprendre l’IA et gagner vraiment bien en conséquence, le chemin est comme ça.
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Merci d’avoir lu mon article.