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discuter de tous ce qui concerne mon domaine favori à titre d'exemple les mathématiques, l'intelligence artificielle, l'informatique

#lelexique La rubrique "Le Lexique Intelligence Artificielle" est consacrée à l'explication et à la définition de ce domaine passionnant de l'informatique. https://komian.co/register. #IntelligenceArtificielle #Innovation #Tendances #KomianIA #IA #Afrique #Apprentissage

💻 Les utilisations les plus courantes du langage R Vous vous demandez les utilisations les plus courantes du langage R ? 🤔 👉 Modélisation et analyse statistiques: R est largement utilisé pour la modélisation linéaire et non linéaire, les tests statistiques classiques, l'analyse de séries temporelles, le regroupement et d'autres techniques statistiques. 👉Manipulation et visualisation des données: R possède de puissantes capacités de manipulation des données et fournit une large gamme d'outils pour créer des visualisations de données statiques et interactives de haute qualité, telles que des tracés, des diagrammes et des graphiques. 👉Apprentissage automatique et modélisation prédictive : R dispose de plusieurs packages pour la mise en œuvre d'algorithmes d'apprentissage automatique tels que la régression, la classification, le regroupement et les réseaux neuronaux, ce qui en fait un outil populaire pour la modélisation prédictive. 👉 Bioinformatique et biologie informatique : R est largement utilisé en génomique, dans la découverte de médicaments et dans d'autres domaines de la bioinformatique pour l'analyse et l'interprétation de données biologiques. 👉 Finance et analyse des risques : R est utilisé dans le secteur de la finance pour l'analyse quantitative, la gestion de portefeuille, la modélisation du risque et la finance computationnelle. 👉 Épidémiologie et santé publique : Les épidémiologistes et les chercheurs en santé publique utilisent R pour la surveillance des maladies, l'analyse des épidémies et la modélisation de la propagation des maladies infectieuses. 👉 Sciences sociales et analyse d'enquêtes : R est utilisé en sciences sociales pour l'analyse des données d'enquête, la psychométrie et d'autres recherches quantitatives #RProgramming #Datascience We R

La programmation : le langage de l'ère numérique La programmation est un langage puissant qui vous permet de contrôler le monde numérique. C'est une compétence précieuse qui peut vous aider à résoudre des problèmes, à apprendre, à être créatif et à contribuer au monde. Les compétences en programmation sont essentielles pour de nombreux emplois à l'ère numérique: - Développeurs de logiciels: ils créent les logiciels et les applications que nous utilisons tous les jours. - Analystes de données: ils analysent les données à l'aide de logiciels pour en savoir plus sur le monde qui nous entoure. - Data scientists: ils utilisent la programmation pour construire des modèles pour prédire l'avenir. - Ingénieurs en intelligence artificielle: ils utilisent la programmation pour construire des systèmes d'intelligence artificielle qui peuvent penser et apprendre de manière autonome. La programmation est une compétence précieuse qui peut vous aider à: - Résoudre des problèmes: la programmation vous apprend à penser de manière méthodique et à résoudre des problèmes de manière créative. - Apprendre: la programmation vous aide à apprendre de nouvelles compétences rapidement et efficacement. - Être créatif: la programmation vous permet d'exprimer votre créativité en construisant de nouvelles choses. - Contribuer au monde: la programmation vous permet de contribuer à résoudre les problèmes du monde en construisant des logiciels qui font la différence.

Savoir bien demander les choses à une IA demande un certain travail, d'apprentissage et d'expérimentation. Est-ce que le travail que cela demande sera systématiquement plus efficace que de le faire directement soi-même ? Est-ce que demander à son enfant de ranger sa chambre est plus efficace que de le faire soi-même, à court terme, à long terme ? Apprendre l'art du prompt sera-t-il plus important que l'art de faire ? Trop de questions pour moi, mais si vous voulez en savoir rapidement plus sur ce qu'est un prompt, ce petit article est déjà écrit.

💻 Les utilisations les plus courantes du langage R Vous vous demandez les utilisations les plus courantes du langage R ? 🤔 Lisez la suite... 💬 Avant cela, disez-nous dans les commentaires comment vous utiliser R. 👉 Modélisation et analyse statistiques: R est largement utilisé pour la modélisation linéaire et non linéaire, les tests statistiques classiques, l'analyse de séries temporelles, le regroupement et d'autres techniques statistiques. 👉Manipulation et visualisation des données: R possède de puissantes capacités de manipulation des données et fournit une large gamme d'outils pour créer des visualisations de données statiques et interactives de haute qualité, telles que des tracés, des diagrammes et des graphiques. 👉Apprentissage automatique et modélisation prédictive : R dispose de plusieurs packages pour la mise en œuvre d'algorithmes d'apprentissage automatique tels que la régression, la classification, le regroupement et les réseaux neuronaux, ce qui en fait un outil populaire pour la modélisation prédictive. 👉 Bioinformatique et biologie informatique : R est largement utilisé en génomique, dans la découverte de médicaments et dans d'autres domaines de la bioinformatique pour l'analyse et l'interprétation de données biologiques. 👉 Finance et analyse des risques : R est utilisé dans le secteur de la finance pour l'analyse quantitative, la gestion de portefeuille, la modélisation du risque et la finance computationnelle. 👉 Épidémiologie et santé publique : Les épidémiologistes et les chercheurs en santé publique utilisent R pour la surveillance des maladies, l'analyse des épidémies et la modélisation de la propagation des maladies infectieuses. 👉 Sciences sociales et analyse d'enquêtes : R est utilisé en sciences sociales pour l'analyse des données d'enquête, la psychométrie et d'autres recherches quantitatives Image générée par DALL-E #RProgramming #rusergroup

𝐋𝐞𝐬 𝐭𝐞𝐜𝐡𝐧𝐢𝐪𝐮𝐞𝐬 𝐝𝐞 𝐏𝐫𝐨𝐦𝐩𝐭 𝐄𝐧𝐠𝐢𝐧𝐞𝐞𝐫𝐢𝐧𝐠 𝐪𝐮𝐞 𝐯𝐨𝐮𝐬 𝐝𝐞𝐯𝐞𝐳 𝐚𝐛𝐬𝐨𝐥𝐮𝐦𝐞𝐧𝐭 𝐜𝐨𝐧𝐧𝐚î𝐭𝐫𝐞 𝐩𝐨𝐮𝐫 𝐨𝐩𝐭𝐢𝐦𝐢𝐬𝐞𝐫 𝐯𝐨𝐭𝐫𝐞 𝐮𝐭𝐢𝐥𝐢𝐬𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐝𝐞𝐬 𝐋𝐋𝐌 Le Prompt Engineering est essentiel pour exploiter pleinement le potentiel des modèles de langage. Voici un aperçu de certaines techniques couramment utilisées : 🔹 Chain of Thought Prompting : Cette technique guide les LLMs à développer des réponses à travers une série de pensées logiques, améliorant ainsi la qualité des solutions complexes. 🔹 Few-Shot Prompting : Elle consiste à fournir quelques exemples au modèle pour démontrer une tâche spécifique, aidant le modèle à comprendre et à générer la réponse souhaitée avec peu de données préalables. 🔹 Zero-Shot Prompting : Utilisée lorsqu’aucun exemple spécifique n’est fourni, cette technique repose sur la formulation de prompts qui doivent suffire à eux seuls pour que le modèle fournisse la réponse appropriée. 🔹 Self-Consistency : Pour augmenter la fiabilité des réponses, cette technique implique de générer plusieurs réponses à une requête et de sélectionner la plus cohérente parmi elles. 🔹 Retrieval Augmented Generation (RAG) : Cette approche enrichit les réponses des LLMs en intégrant des informations extraites de documents ou bases de données externes, combinant génération et recherche d’informations pour des réponses plus précises et détaillées. Ces méthodes représentent seulement la surface de ce qui est possible avec le Prompt Engineering. Pour explorer plus en détail ces techniques et d’autres, suivez le lien dans le premier commentaire.

L'intelligence artificielle (IA) révolutionne de nombreux domaines, et les mathématiques ne font pas exception. Voici comment l'IA impacte ce champ : 1) Résolution de problèmes complexes : * Optimisation : L'IA excelle dans la recherche de solutions optimales à des problèmes mathématiques complexes, ce qui a des applications dans de nombreux domaines, de la finance à la logistique. * Démonstration de théorèmes : Des IA sont capables de découvrir et de prouver de nouveaux théorèmes mathématiques, ouvrant de nouvelles voies de recherche. 2) Analyse de données massives : * Découverte de patterns : L'IA permet d'identifier des tendances et des corrélations cachées dans d'énormes quantités de données, ce qui est crucial pour la recherche fondamentale. * Modélisation : Les modèles d'IA peuvent simuler des phénomènes mathématiques complexes, offrant une meilleure compréhension de ces phénomènes. 3) Enseignement et apprentissage : * Personnalisation : L'IA peut adapter l'enseignement aux besoins individuels de chaque étudiant, rendant l'apprentissage plus efficace. * Tutorat : Des systèmes d'IA peuvent fournir un soutien personnalisé aux étudiants, en répondant à leurs questions et en les aidant à résoudre des problèmes. 4) Nouvelle perspective : * Approches novatrices : L'IA ouvre de nouvelles perspectives pour aborder les problèmes mathématiques, en proposant des solutions créatives et inattendues. En résumé, l'IA est un outil puissant qui transforme les mathématiques en leur permettant de résoudre des problèmes plus complexes, d'analyser de plus grandes quantités de données et de favoriser de nouvelles découvertes. Pour aller plus loin, je vous invite à explorer ces ressources : * Les maths dans l'Intelligence Artificielle : https://lnkd.in/e7SgTqni * Comment les mathématiques sont-elles utilisées dans l'intelligence artificielle ? : https://lnkd.in/ebmzMyZN

DEEP LEARNING -Apprentissage supervisé avec tensorflow et Keras sur Python(Jupyter notebook). Un petit projet de deep learning pour créer un modèle capable d’estimer le prix des ordinateurs selon plusieurs ‘features’ (Marque, RAM, espace, taille de l’écran etc…..). Les réseaux de neurones artificiels sont utilisés dans le cadre de se projet. ÉTAPE 1: Visualisation des données ÉTAPE 2: Traitements des données ÉTAPE 3: feature engineering ÉTAPE 4: Séparation des données (entraînement et test) ÉTAPE 5: Constructions du modèle (réseaux de neurones) ÉTAPE 6: Évaluation de la performance du modèle (comparaison de la perte sur la validation et la perte sur l’entraînement) ÉTAPE 7: L’application du modèle sur de nouvelles données pour voir si notre modèle a appris et s’il est capable de nous estimer le prix d’un ordinateur sur la base de ses caractéristiques. Nous devons nous approprier de ces nouvelles technologies d’intelligence artificielle pour plus d’efficacité dans nos prises de décisions. Université Cheikh Anta Diop de Dakar (UCAD) Ecole d'Economie - CERDI Université Gaston Berger Université Iba Der THIAM de Thiès Université numérique Cheikh Hamidou KANE (UN-CHK) Université Amadou Mahtar MBOW Université Assane SECK de Ziguinchor UNIVERSITE DU SINE SALOUM EL-HÂDJ IBRAHIMA NIASS Université Alioune Diop de Bambey (UADB)

L'intelligence artificielle en enseignement supérieur ? Consultez le rapport : Conseil supérieur de l’éducation et Commission de l’éthique en science et en technologie (2024). Intelligence artificielle générative en enseignement supérieur : enjeux pédagogiques et éthiques, Québec, Le Conseil; La Commission, 113 p.