Programmation IA
Principes et Algorithmes avec Application Pratique
Ce que vous apprendrez
- Comprendre les concepts de base de l'IA
- Apprendre à développer des agents intelligents
- Analyser des données avec des techniques avancées
- Concevoir des modèles d'IA efficacement
- Appliquer le code et les algorithmes dans des projets pratiques
- Utiliser des outils comme Python et Anaconda
À propos du cours
Commencez votre parcours d'apprentissage de la programmation d'applications d'IA avec ce cours complet. Le cours couvre tous les aspects fondamentaux et avancés, des concepts théoriques aux applications pratiques en utilisant des outils et techniques modernes. Apprenez à concevoir des algorithmes d'IA, à analyser des données et à développer des projets pratiques qui concrétisent vos idées.
Résultats attendus
- Maîtriser la conception et la mise en œuvre d'applications d'IA.
- Comprendre le fonctionnement interne des algorithmes d'IA.
- Capacité à analyser des données et à les utiliser pour améliorer les processus.
- Développer des projets réels en utilisant des outils de programmation avancés.
- Se préparer à entrer dans le domaine professionnel des applications d'IA.
Contenu du cours
1Introduction à l'intelligence artificielle
3 leçons
2Agents intelligents
8 leçons
- Introduction à l'agent intelligent1:36
- Qu'est-ce qu'un agent15:34
- Agent rationnel8:11
- Analyse PEAS pour l'agent8:56
- Types d'environnements9:48
- Types d'agents (Partie un)12:08
- Types d'agents (Partie deux)23:26
- Types d'agents (Partie trois)17:15
3Opérations de recherche
15 leçons
- Introduction au Processus de Recherche8:57
- Étapes pour Convertir le Problème9:05
- Exemple pratique des étapes de transformation du problème12:23
- Détermination du nombre de cas20:35
- Organisation des cas18:01
- Méthode de recherche dans l'arbre de recherche18:40
- Première stratégie de recherche DFS23:51
- Deuxième stratégie BFS14:07
- Application pratique des première et deuxième stratégies DFS & BFS17:17
- Troisième stratégie ID12:43
- Quatrième stratégie UCS16:51
- Cinquième stratégie GBFS25:15
- Sixième stratégie A Star21:33
- Septième stratégie Minimax33:43
- Application pratique Maze
4Connaissance
10 leçons
- Introduction à la connaissance2:00
- Pensée logique6:12
- Logique par défaut (partie un)14:41
- Logique par défaut (partie deux)9:31
- Algorithme de vérification de modèle14:38
- Exemple pratique de l'algorithme de vérification de modèle25:04
- Application pratique de la vérification de modèle
- Ingénierie des connaissances29:25
- Le code utilisé dans la conception du jeu Clue
- Logique du premier ordre17:18
5Probabilité
12 leçons
- Introduction aux probabilités2:44
- Probabilité et probabilité inconditionnelle12:17
- Probabilité conditionnelle10:29
- Variable aléatoire et indépendance19:00
- Théorème de Bayes12:01
- Probabilité conjointe11:12
- Règles de probabilité20:46
- Réseau bayésien25:31
- Inférence pour la probabilité11:55
- Application pratique de la construction d'un réseau bayésien25:23
- Téléchargement de l'application et des codes
- Installation d'Anaconda2:09
6Optimisation
11 leçons
- Introduction à l'optimisation1:50
- Recherche locale7:31
- Algorithme de montée de colline12:07
- Variables de l'algorithme8:39
- Application pratique24:10
- Téléchargement de l'application et des codes
- Algorithme de simulation de recuit16:39
- Algorithme de programmation linéaire16:40
- Solution pratique au problème de l'algorithme de programmation linéaire10:02
- Téléchargement de l'application et des codes
- Apprentissage Machine6:27
Formateur
Ing. Amr Abdel Fattah
3,171 étudiants20 cours
