📄️ Table des matières
Cours de découverte gratuit sur les mathématiques de l'intelligence artificielle en 6 leçons. Comprenez l'algèbre linéaire, le calcul différentiel et les probabilités par l'intuition, sachez ce qui est réellement nécessaire selon votre objectif, et apprenez à lire la notation des articles de recherche.
📄️ 1. De quelles maths avez-vous besoin ?
Leçon 1 du cours gratuit Mathématiques pour l'IA : les trois niveaux d'exigence selon votre objectif, ce que l'absence de mathématiques vous coûte réellement, et la liste de ce que vous pouvez ignorer sans remords.
📄️ 2. Algèbre linéaire
Leçon 2 du cours gratuit Mathématiques pour l'IA : ce qu'est réellement un vecteur en machine learning, pourquoi une matrice est une transformation, à quoi sert le produit scalaire pour mesurer une ressemblance, et pourquoi tout modèle est une suite de multiplications de matrices.
📄️ 3. Calcul différentiel
Leçon 3 du cours gratuit Mathématiques pour l'IA : la dérivée comprise comme une pente, ce qu'est un gradient, comment la descente de gradient entraîne un modèle, et ce que fait réellement la rétropropagation dans un réseau à plusieurs couches.
📄️ 4. Probabilités
Leçon 4 du cours gratuit Mathématiques pour l'IA : pourquoi toute prédiction est une distribution et non un verdict, ce qu'est une probabilité conditionnelle, à quoi sert l'espérance, et pourquoi 99 % de précision peut désigner un modèle totalement inutile.
📄️ 5. Lire la notation
Leçon 5 du cours gratuit Mathématiques pour l'IA : décoder les symboles que vous rencontrerez dans tout article de machine learning, la méthode de lecture en trois passes, et les conventions typographiques qui portent du sens.
📄️ 6. Récapitulatif et FAQ
Leçon 6 du cours gratuit Mathématiques pour l'IA : synthèse des cinq leçons, glossaire des termes, ressources gratuites recommandées, et réponses directes aux 12 questions que les débutants posent le plus sur les maths de l'IA.
📄️ 7. Quiz et attestation
Testez votre intuition mathématique en intelligence artificielle avec un quiz gratuit de 5 questions, corrigé et expliqué : vecteurs, matrices, dérivées, gradient, distributions et métriques.