Contenu du cours
Qu’est-ce que l’IA et où la trouve-t-on ?
Cette leçon pose les bases. Nous définirons l'IA de manière simple, tracerons un bref historique et identifierons les mythes courants. Le but est de distinguer la Science-Fiction de la réalité des systèmes d'IA actuels.
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Définition, Histoire et Démystification de l’IA.
Le Cœur de l’IA : Algorithmes et Apprentissage Automatique (Machine Learning)
Nous allons plonger dans le concept fondamental de l'apprentissage automatique (Machine Learning ou ML), la méthode la plus courante pour construire une IA. Nous verrons la différence entre l'apprentissage supervisé et non supervisé avec des exemples accessibles.
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Comment l’IA Apprend : Le Machine Learning expliqué.
Quizz Les Fondamentaux de l'Intelligence Artificielle (IA)
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Les Fondamentaux de l’Intelligence Artificielle (IA)

  • Algorithmes et Données : L’IA a besoin de données massives (le « carburant ») et d’algorithmes (la « recette ») pour fonctionner.

  • Le principe du Machine Learning : Au lieu d’être programmé pour faire une tâche spécifique, l’ordinateur apprend par lui-même à partir des données.

  • Apprentissage Supervisé (le plus simple) : L’IA apprend avec des exemples déjà étiquetés (ex: « ceci est un chat », « ceci est un chien »). Utilisé pour la classification (spam/non-spam) ou la prédiction (prix d’une maison).

  • Apprentissage Non Supervisé : L’IA trouve des structures ou des groupes cachés dans les données sans étiquette (ex: regrouper des clients par comportement d’achat).

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