🧠 L'Intelligence Artificielle expliquée en 30 minutes 💪
Pour les devs 👩💻 👨💻 🧑💻
Pour les devs 👩💻 👨💻 🧑💻
 |  |
 |  |
 | 👉 IA : Techniques pour simuler les capacités “intelligentes” d’un être humain |
 | 👉 IA : Techniques pour simuler les capacités “intelligentes” d’un être humain 👉 ML : Techniques pour qu’une machine apprenne sans algorithme supplémentaire par l’ingestion de données d’exemples |
 | 👉 IA : Techniques pour simuler les capacités “intelligentes” d’un être humain 👉 ML : Techniques pour qu’une machine apprenne sans algorithme supplémentaire par l’ingestion de données d’exemples 👉 DL : ML utilisant poussée des réseaux de neurones pour améliorer les performances dans les déductions |
 | 👉 IA : Techniques pour simuler les capacités “intelligentes” d’un être humain 👉 ML : Techniques pour qu’une machine apprenne sans algorithme supplémentaire par l’ingestion de données d’exemples 👉 DL : ML utilisant poussée des réseaux de neurones pour améliorer les performances dans les déductions 👉 LLM : Large Language Models, DL non supervisé sur de grande quantité de texte |
 |
 | 👉 Supervised learning : apprentissage proche de ce que l’on fait avec l’Homme |
 | 👉 Supervised learning : apprentissage proche de ce que l’on fait avec l’Homme 👉 Unsupervised learning : apprentissage par patterns et regroupements |
 | 👉 Supervised learning : apprentissage proche de ce que l’on fait avec l’Homme 👉 Unsupervised learning : apprentissage par patterns et regroupements 👉 Reinforcement learning: apprentissage par renforcement avec système de “récompenses” |
Mathématiques | Probabilités |
