Modèles de diapositives de présentation PowerPoint PPT pour l'apprentissage automatique de l'intelligence artificielle

Diapositive 1 : Cette diapositive présente l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur. Indiquez le nom de votre entreprise et commencez.
Diapositive 2 : Cette diapositive met en évidence la table des matières, c'est-à-dire l'introduction à l'IA, l'apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeur, ainsi que la différence entre l'IA vs ML vs DL
Diapositive 3 : Cette diapositive fournit en outre la suite de la table des matières, c'est-à-dire l'apprentissage automatique supervisé, l'apprentissage automatique non supervisé, l'apprentissage par renforcement, le réseau de neurones à rétropropagation en IA et le système expert en intelligence artificielle.
Diapositive 4 : Cette diapositive vous donne un bref aperçu de l'intelligence artificielle et des questions les plus urgentes liées à la même chose comme Qu'est-ce que l'IA ?, Introduction aux niveaux d'IA ?, Types d'intelligence artificielle ?, Où l'IA est-elle utilisée ?, Différence entre l'IA , DL et ML ?, AI Usecases ?, Pourquoi l'IA est-elle en plein essor maintenant ? et tendance de l'IA en 2020 ?
Diapositive 5 : Cette diapositive vous présente la définition largement reconnue de l'intelligence artificielle (IA), de l'apprentissage en profondeur et de l'apprentissage automatique pour vous aider à démarrer.
Diapositive 6 : Cette diapositive vous informe sur les différents niveaux d'IA, tels que l'intelligence artificielle étroite, l'intelligence artificielle générale et la super intelligence artificielle.
Diapositive 7 : Cette diapositive particulière présente le large éventail d'apprentissage en profondeur, d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle.
Diapositive 8 : Les diapositives suivantes vous fournissent des informations détaillées sur l'Intelligence Artificielle et les différents éléments qui y sont associés.
Diapositive 9 : Cette diapositive intitulée - Apprentissage automatique vous donne un aperçu approfondi du concept d'IA et de ses types.
Diapositive 10 : La diapositive suivante présente les informations sur le Deep Learning et ses fonctions clés connues sous le nom de réseaux de neurones artificiels.
Diapositive 11 : Cette diapositive est conçue pour délimiter clairement la différence entre les trois concepts dans un format bien structuré « AI VS Machine Learning VS Deep Learning ».
Slide 12 : Ce slide répond à la question cruciale des usages de l'IA avec l'Expérience Client, la Supply Chain, les Ressources Humaines, la Détection des Fraudes, la Création de Connaissance, la Recherche & Développement, la Gestion des Risques & l'Analyse, l'Analyse Prédictive, la Gestion des Opérations en Temps Réel, les services clients , informations sur les clients, prix et promotion.
Diapositive 13 : La diapositive suivante présente les cas d'utilisation de l'IA dans les soins de santé, tels que la recherche, la formation, le maintien en bonne santé, la détection précoce, le diagnostic, la prise de décision, le traitement et les soins de fin de vie.
Diapositive 14 : Cette diapositive se concentre sur les utilisations de l'intelligence artificielle dans le service des ressources humaines, notamment l'apprentissage, la sélection, le recrutement, l'engagement et l'intégration.
Diapositive 15 : Cette diapositive explique comment les services bancaires tirent parti de l'IA pour la détection des fraudes à l'aide d'un moteur de réseau neuronal et d'un moteur de notation.
Diapositive 16 : La diapositive suivante illustre le rôle de l'IA dans la chaîne d'approvisionnement qui comprend la logistique, l'approvisionnement, la fabrication, les clients et le service.
Diapositive 17 : Cette diapositive vous présente tous les chatbots IA dans les soins de santé, tels que les moteurs de recherche, les plateformes sociales, les smartphones, les robots de santé, l'intelligence artificielle, les applications de messagerie et l'écosystème d'applications.
Diapositive 18 : Cette diapositive explique pourquoi l'IA est en plein essor maintenant, avec une logistique et des statistiques appropriées.
Diapositive 19 : Cette diapositive présente les 10 principales tendances de l'IA en 2020. Cela inclut l'IA dans la vente au détail, l'automatisation des processus robotiques, les opérations aérospatiales et aériennes contrôlées par l'IA, la cybersécurité avancée, les médias et le divertissement médiés par l'IA, la modélisation des données, l'IA dans soins de santé, B2B, chatbots basés sur l'IA et processus métier automatisés.
Diapositive 20 : Cette diapositive mentionne les questions brûlantes liées à l'apprentissage automatique comme Qu'est-ce que le ML, 7 étapes de l'apprentissage automatique, l'apprentissage automatique par rapport à la programmation traditionnelle, Comment fonctionne l'apprentissage automatique, les algorithmes d'apprentissage automatique, les cas d'utilisation de l'apprentissage automatique, comment choisir l'algorithme ML, pourquoi utiliser l'apprentissage par algorithme d'arbre de décision, les défis et les limites de l'apprentissage automatique, les applications de l'apprentissage automatique et Pourquoi l'apprentissage automatique est-il important ?
Diapositive 21 : La diapositive suivante est conçue pour afficher le mécanisme de fonctionnement du Machine Learning et ses données d'entrée et de sortie.
Diapositive 22 : Cette diapositive suivante définit les sept étapes clés de l'apprentissage automatique qui sont la collecte de données, le choix d'un modèle, la préparation des données, l'évaluation, la prédiction, le réglage des hyperparamètres, la formation.
Diapositive 23 : Cette diapositive établit une comparaison entre l'apprentissage automatique et la programmation traditionnelle.
Diapositive 24 : La diapositive suivante décrit comment Machine Learning Work comprend : la définition des objectifs, la préparation des données, l'apprentissage du modèle, l'intégration du modèle, la collecte des données, la sélection de l'algorithme et le test du modèle.
Diapositive 25 : Cette diapositive représente visuellement les algorithmes d'apprentissage automatique, y compris les algorithmes supervisés, non supervisés et renforcés, dans un format organisé.
Diapositive 26 : La diapositive suivante met en évidence les cas d'utilisation de l'apprentissage automatique en mettant l'accent sur des éléments importants tels que la rétroaction énergétique et les services publics, les services financiers, les voyages et l'hôtellerie, la fabrication, la vente au détail, les soins de santé et les sciences de la vie, etc.
Diapositive 27 : Cette diapositive vous explique comment choisir un algorithme d'apprentissage automatique, un aide-mémoire pour l'algorithme et des exigences supplémentaires telles que la précision, le temps de formation, la linéarité, les paramètres et le nombre de fonctionnalités.
Diapositive 28 : Cette diapositive mentionne ensuite les raisons d'utiliser l'algorithme d'apprentissage automatique de l'arbre de décision, comme classer ou prédire, et approfondir leurs utilisations.
Diapositive 29 : Cette diapositive met en évidence les défis et les limites de l'apprentissage automatique.
Diapositive 30 : Cette diapositive présente les composants essentiels de l'application de l'apprentissage automatique, tels que la traduction automatique des langues, le diagnostic médical, les transactions boursières, la détection de fraude en ligne, l'assistant personnel virtuel, l'installation de courriers indésirables et de logiciels malveillants, les voitures autonomes. Recommandations de produits, prévisions de trafic, reconnaissance vocale, reconnaissance d'images.
Diapositive 31 : Le but de cette diapositive est d'expliquer l'importance du Machine Learning ainsi que les phases clés de l'apprentissage et de la prédiction.
Diapositive 32 : Cette diapositive est organisée pour répondre à toutes les questions critiques concernant le concept d'apprentissage en profondeur, telles que l'apprentissage en profondeur, le processus d'apprentissage en profondeur, la classification des réseaux de neurones, les types de réseaux d'apprentissage en profondeur, les réseaux de neurones à action directe, les neurones récurrents. réseaux, réseaux de neurones convolutifs, apprentissage par renforcement, exemples d'applications d'apprentissage en profondeur, pourquoi l'apprentissage en profondeur est-il important et limites de l'apprentissage en profondeur.
Diapositive 33 : Cette diapositive suivante fournit une brève compréhension de l'apprentissage en profondeur ; son entrée, l'extraction et la classification des caractéristiques et la sortie.
Diapositive 34 : Cette diapositive vous donne un aperçu du processus complexe d'apprentissage en profondeur qui comprend la compréhension du problème, l'identification des données, la sélection d'algorithmes d'apprentissage en profondeur, la formation du modèle et le test du modèle.
Diapositive 35 : La diapositive suivante vous donne la classification des réseaux de neurones qui se compose d'une couche d'entrée, d'une couche cachée et d'une couche de sortie.
Diapositive 36 : Cette diapositive fournit des informations sur les différents types de réseaux d'apprentissage en profondeur qui sont des cartes artificielles, convolutives, récurrentes, auto-organisées et des réseaux de neurones de machines Boltzmann.
Diapositive 37 : Cette diapositive détaille les réseaux de neurones Feed-forward et leur couche d'entrée, leur couche cachée et leur couche de sortie.
Diapositive 38 : Cette diapositive explique en détail les réseaux de neurones récurrents.
Diapositive 39 : Cette diapositive donne une explication détaillée des réseaux de neurones convolutifs.
Diapositive 40 : Cette diapositive explique comment l'apprentissage par renforcement se poursuit pour maximiser les récompenses.
Diapositive 41 : Cette diapositive vous fournit un large éventail d'exemples d'applications d'apprentissage en profondeur telles que la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel, la reconnaissance vocale, la gestion de portefeuille et la prédiction des mouvements de cours des actions, la découverte de médicaments et un meilleur diagnostic des maladies dans les soins de santé, les robots et voitures autonomes.
Diapositive 42 : Cette diapositive montre pourquoi le Deep Learning est important ?
Diapositive 43 : Cette diapositive présente les limites de l'apprentissage en profondeur que sont l'interprétabilité, le raisonnement statistique et la quantité de données.
Diapositive 44 : La diapositive suivante montre la différence entre l'IA vs ML vs DL et les questions brûlantes qui s'y rapportent comme Qu'est-ce que l'IA, Qu'est-ce que le ML, Qu'est-ce que l'apprentissage en profondeur, Processus d'apprentissage automatique, processus d'apprentissage en profondeur, la différence entre l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur, et quel est le meilleur pour commencer - IA, ML ou apprentissage en profondeur ?
Diapositive 45 : Cette diapositive représente visuellement la différence entre AI vs ML vs DL d'une manière attrayante mais informative.
Diapositive 46 : Cette diapositive vous fournit des informations détaillées sur l'intelligence artificielle.
Diapositive 47 : La diapositive actuelle vous donne une introduction à l'apprentissage automatique et à la façon dont il apprend, prédit et améliore le système ordinaire.
Diapositive 48 : Cette diapositive vous expliquera en détail le concept de Deep Learning.
Diapositive 49 : Cette diapositive explique le processus d'apprentissage automatique qui comprend des étapes telles que la collecte de données, le nettoyage des données, la sélection des bons algorithmes, la création de modèles et la finalisation et la transformation des données en prédictions
Diapositive 50 : Cette diapositive vous guide à travers le processus d'apprentissage en profondeur qui comprend la compréhension du problème, l'identification des données, la sélection d'algorithmes d'apprentissage en profondeur, la formation du modèle et le test du modèle.
Diapositive 51 : Le but de cette diapositive est de mettre en évidence la différence entre Machine Learning et Deep Learning.
Diapositive 52 : Cette diapositive explique par laquelle il est préférable de commencer : l'intelligence artificielle (IA), l'apprentissage de la marche (ML) ou l'apprentissage en profondeur (DL).
Diapositive 53 : Cette diapositive intitulée Apprentissage automatique supervisé se concentre sur l'explication du concept en abordant des questions telles que les types d'apprentissage automatique, ce qu'est l'apprentissage automatique supervisé, les travaux d'apprentissage supervisé de Gow, les types d'algorithmes d'apprentissage automatique supervisé, les techniques d'apprentissage supervisé et non supervisé, les avantages de l'apprentissage supervisé. l'apprentissage et les inconvénients de l'apprentissage supervisé.
Diapositive 54 : La diapositive suivante vous présente différents types d'apprentissage automatique, tels que l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé et l'apprentissage par renforcement.
Diapositive 55 : Cette diapositive définit Qu'est-ce que l'apprentissage automatique supervisé ?
Diapositive 56 : Cette diapositive mentionne le mécanisme de fonctionnement de l'apprentissage automatique supervisé et toutes les étapes qu'il implique comme la classification et la régression.
Diapositive 57 : Cette diapositive met en évidence divers types d'algorithmes d'apprentissage automatique supervisé, tels que la classification qui comprend la détection de la fraude, la détection du courrier indésirable, les diagnostics et la classification des images. En outre, la régression, qui comprend l'évaluation des risques et la prédiction des scores.
Diapositive 58 : Cette diapositive attire l'attention sur les techniques d'apprentissage automatique supervisées (classification, régression) et non supervisées (clustering, association).
Diapositive 59 : Cette diapositive met l'accent sur les avantages de l'apprentissage supervisé.
Diapositive 60 : Cette diapositive discute des inconvénients de l'apprentissage supervisé.
Diapositive 61 : Cette diapositive aborde le concept d'apprentissage automatique non supervisé et les questions qui y sont associées, comme ce qu'est l'apprentissage automatique non supervisé, le fonctionnement de l'apprentissage automatique non supervisé, les types d'apprentissage non supervisé et les inconvénients de l'apprentissage non supervisé.
Diapositive 62 : Cette diapositive se concentre sur ce qu'est l'apprentissage non supervisé et ses données d'entrée, ses algorithmes ainsi que ses résultats.
Diapositive 63 : Cette diapositive souligne le fonctionnement de l'apprentissage automatique non supervisé et les problèmes qu'il résout comme le clustering et la détection d'anomalies.
Diapositive 64 : Cette diapositive explore les différents types d'apprentissage non supervisé tels que la réduction de la dimensionnalité et le clustering.
Diapositive 65 : La diapositive suivante présente les inconvénients de l'apprentissage non supervisé.
Diapositive 66 : Cette diapositive s'intitule apprentissage par renforcement et elle met en évidence les questions liées au concept, comme ce qu'est l'apprentissage par renforcement, comment fonctionne l'apprentissage par renforcement, les types d'apprentissage par renforcement, les avantages et les inconvénients de l'apprentissage par renforcement.
Diapositive 67 : Cette diapositive met en évidence le concept d'apprentissage par renforcement et ses étapes clés telles que la saisie, la réponse, la rétroaction, l'apprentissage et la réponse par renforcement.
Diapositive 68 : Cette diapositive détaille le fonctionnement de l'Apprentissage par Renforcement et l'environnement ainsi que l'agent avec lequel il traite.
Diapositive 69 : Cette diapositive présente les types d'apprentissage par renforcement tels que les jeux, le secteur financier, la gestion des stocks, la fabrication et la navigation robotique.
Diapositive 70 : Cette diapositive met en évidence l'inconvénient de l'apprentissage par renforcement.
Diapositive 71 : Le but de cette diapositive est de parler du réseau de neurones à rétropropagation en IA et des questions qui y sont liées, telles que le réseau de neurones à rétropropagation en IA, qu'est-ce que les réseaux de neurones artificiels, qu'est-ce que la rétropropagation, pourquoi nous avons besoin de la rétropropagation, qu'est-ce qu'un réseau d'alimentation directe, types de réseaux de rétropropagation et meilleures pratiques de rétropropagation.
Diapositive 72 : Cette diapositive illustre le rôle du réseau de neurones à propagation arrière dans l'IA.
Diapositive 73 : Cette diapositive présente la signification des réseaux de neurones artificiels et de leurs éléments clés tels que le feed-forward, la sortie réseau, une couche de sortie, une couche cachée, une couche d'entrée et des entrées réseau.
Diapositive 74 : Le but de cette diapositive est d'expliquer ce qu'est le réseau de neurones à rétropropagation et sa couche d'entrée, sa couche cachée et sa couche de sortie.
Diapositive 75 : Cette diapositive explique pourquoi nous avons besoin de la rétropropagation ?
Diapositive 76 : La diapositive suivante explique ce qu'est un réseau Feed Forward et sa couche d'entrée, sa couche cachée et sa couche de sortie.
Diapositive 77 : Cette diapositive affiche les deux types de réseaux de rétropropagation qui sont la rétropropagation statique et la rétropropagation récurrente.
Diapositive 78 : Cette diapositive actuelle met en évidence la rétropropagation des meilleures pratiques.
Diapositive 79 : Cette diapositive aborde les questions clés liées au système expert en intelligence artificielle : qu'est-ce qu'un système expert, exemples de système expert, caractéristiques du système expert, composants du système expert, système conventionnel vs système expert, expert humain vs système expert, avantages du système expert, limites du système expert et applications du système expert.
Diapositive 80 : Cette diapositive montre le système expert en intelligence artificielle et comment il utilise la base de connaissances, le moteur d'inférence et l'interface utilisateur.
Diapositive 81 : Cette diapositive vous fournit un large éventail d'exemples de systèmes experts, y compris une haute expertise, une réaction juste à temps, une bonne fiabilité, un mécanisme flexible et efficace et capable de gérer des décisions et des problèmes difficiles.
Diapositive 82 : Le but de cette diapositive est d'aborder les caractéristiques importantes d'un système expert qui sont des performances de haut niveau, une spécificité de domaine, une bonne fiabilité, une compréhension, un temps de réponse adéquat et des représentations symboliques.
Diapositive 83 : La diapositive suivante fournit la liste des composants essentiels du système expert qui comprend le moteur d'inférence, la fonction d'acquisition, l'interface utilisateur, la base de connaissances.
Diapositive 84 : Cette diapositive présente la différence entre les systèmes conventionnels et les systèmes experts.
Diapositive 85 : Cette diapositive vous donne des informations appropriées sur l'expert humain par rapport au système expert.
Diapositive 86 : Cette diapositive mentionne les avantages des systèmes experts tels que la réponse rapide, la facilité de développement et de modification, le faible coût d'accessibilité, le faible taux d'erreur et l'entreposage de données.
Diapositive 87 : La diapositive suivante passe en revue toutes les Limitations du Système Expert.
Diapositive 88 : Cette diapositive traite des applications des systèmes experts telles que le domaine de la connaissance, la finance/le commerce, la réparation, l'optimisation de l'entreposage, l'expédition, le domaine de la conception, le domaine médical, le système de surveillance et le système de contrôle des processus.
Diapositive 89 : Cette diapositive donne des icônes en référence à l'intelligence artificielle, à l'apprentissage automatique et à l'apprentissage en profondeur.
Diapositive 90 : Le but de cette diapositive est de donner une introduction à des diapositives supplémentaires.
Diapositive 91 : Cette diapositive présente le graphique à barres pour la comparaison de vos produits.
Diapositive 92 : La diapositive suivante affiche le graphique des colonnes empilées pour comparer vos produits.
Diapositive 93 : Cette diapositive s'intitule Bienvenue dans notre agenda et familiarise le public avec vos cibles.
Diapositive 94 : Cette diapositive présente les objectifs d'une entreprise ou de ses projets.
Diapositive 95 : Cette diapositive montre le processus de génération d'idées.
Diapositive 96 : Il s'agit d'une diapositive montrant le diagramme de Venn pour se concentrer sur l'interrelation entre divers éléments.
Diapositive 97 : La diapositive suivante affiche la chronologie pour mener à bien un projet de manière efficace.
Diapositive 98 : Cette diapositive est intitulée Post It Notes pour mettre en évidence les informations clés.
Diapositive 99 : Il s'agit d'une diapositive de remerciement avec les coordonnées, l'adresse et l'e-mail.