Mathématiques pour l'IA
Les mathématiques strictement nécessaires pour comprendre les modèles d'apprentissage, expliquées sans formalisme inutile.
Durée du cours : 6h
Ce que vous allez apprendre
- Lire une opération matricielle et comprendre ce qu'elle fait aux données
- Interpréter une dérivée comme une direction de progrès pour un modèle
- Suivre le mécanisme de la descente de gradient pas à pas
- Manipuler probabilités conditionnelles et théorème de Bayes
- Reconnaître le rôle de la variance et du biais dans l'erreur d'un modèle
Prérequis
- Mathématiques du secondaire
- Aucune démonstration formelle exigée
Modules du cours
- Vecteurs et matrices : le langage des données
- Produit matriciel, transposée et inverse
- Normes, distances et similarité cosinus
- Valeurs propres et réduction de dimension
- Dérivées et gradient : la pente qui guide l'apprentissage
- Descente de gradient et taux d'apprentissage
- Probabilités, indépendance et probabilité conditionnelle
- Théorème de Bayes et raisonnement probabiliste
- Espérance, variance et lois usuelles
- Compromis biais-variance, démontré sur un exemple
Évaluation et attestation
Le parcours se termine par un examen de 40 questions qui couvre tous les modules. En cas de réussite, une attestation d'achèvement est délivrée ; son numéro est vérifiable sur la plateforme.
Les cours gratuits, eux, se concluent par un quiz de 5 questions avec un aperçu de l'attestation, sans certification.