Intelligence Artificielle De A à Z | Udemy

Intelligence Artificielle de A à ZHighest RatedRating: 4.2 out of 54.2(2,211 ratings)14,587 studentsDevelopmentData ScienceArtificial Intelligence (AI)Preview this courseIntelligence Artificielle de A à ZCombinez la puissance des Data Sciences, du Machine Learning et du Deep Learning pour créer des IA redoutables !Highest RatedCreated byHadelin de PontevesLast updated 11/2025FrenchFrench [Auto],Preview this course

What you'll learn

• Créer une IA
• Comprendre la théorie sous-jacente à l'Intelligence Artificielle
• Faire une voiture autonome virtuelle
• Créer des IAs qui battent les humains à certains jeux
• Résoudre des problèmes réels à l'aide d'une IA
• Maîtriser l'art de la conception de modèles à IA
• Le Q-Learning
• Le Deep Q-Learning
• Le Deep Q-Learning à Convolution
• A3C

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Course content

20 sections • 108 lectures • 14h 0m total lengthExpand all sections

Bienvenue dans Intelligence Artificielle de A à Z3 lectures • 9min

• Pourquoi l'IA ?Preview4:43
• Introduction3:52
• Où se trouvent les fichiers de données et de code ?0:06

------ Chapitre 0 : Les Fondamentaux de l'Apprentissage par Renforcement -------1 lecture • 1min

• Bienvenue au chapitre 0 : Les Fondamentaux de l'Apprentissage par Renforcement1:09

Q-Learning : Intuition10 lectures • 1hr 47min

• Plan d'attaquePreview5:07
• Qu'est-ce que l'apprentissage par renforcement ?Preview10:55
• L'équation de BellmanPreview15:28
• Le "plan"1:38
• Processus de décisions markoviensPreview14:26
• Stratégie vs Plan12:00
• Ajoutons une "pénalité de vie"8:48
• Q-Learning : Intuition8:46
• Différence temporelle15:50
• Q-Learning : Visualisation14:13

--------------- Chapitre 1 : Voiture autonome (Deep Q-Learning) ----------------1 lecture • 1min

• Bienvenue dans le chapitre 1 : Voiture autonome (Deep Q-Learning)Preview1:01

Deep Q-Learning : Intuition4 lectures • 38min

• Plan d'attaque3:18
• Deep Q-Learning : Comment ça marche ?13:20
• Experience Replay10:36
• Stratégies d'exploitation et d'exploration11:04

Installation pour le chapitre 14 lectures • 15min

• Plan d'attaque0:24
• Où se trouvent les fichiers de données et de code ?0:06
• Instructions d'installation3:48
• Démarrer avec Spyder10:33

Création de l'environnement2 lectures • 25min

• Voiture autonome - Étape 19:31
• Voiture autonome - Étape 215:56

Créer votre première IA13 lectures • 1hr 32min

• Voiture autonome - Étape 35:32
• Voiture autonome - Étape 48:27
• Voiture autonome - Étape 53:40
• Voiture autonome - Étape 65:09
• Voiture autonome - Étape 72:54
• Voiture autonome - Étape 810:29
• Voiture autonome - Étape 913:08
• Voiture autonome - Étape 107:56
• Voiture autonome - Étape 1110:11
• Voiture autonome - Étape 1215:54
• Voiture autonome - Étape 131:57
• Voiture autonome - Étape 142:57
• Voiture autonome - Étape 154:01

Jouons avec notre IA4 lectures • 39min

• Voiture autonome - Niveau 17:50
• Voiture autonome - Niveau 25:04
• Voiture autonome - Niveau 39:12
• Voiture autonome - Niveau 416:59

-------------- Chapitre 2 - Doom (Deep Q-Learning à Convolution) ---------------1 lecture • 1min

• Bienvenue au Chapitre 2 - Doom (Deep Q-Learning à Convolution)Preview1:08

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Requirements

• Seulement un niveau lycée en mathématiques

Description

Vous apprendrez les concepts clés de l'IA ainsi que développerez l'intuition qui vous permettra d'être rapidement capable de concevoir vos propres IA :

• Comment démarrer la création d'une IA sans aucune connaissance préalable de code à l'aide de Python.

• Comment utiliser OpenAI Gym pour apprendre le plus rapidement possible.

• Comment optimiser vos IAs afin qu'elles atteignent leur potentiel maximal dans le monde réel.

Voici ce que vous apprendrez dans ce cours :

1. De parfait débutant à expert en Intelligence Artificielle - Vous apprendrez à créer des IA autonomes et capables d'évoluer dans de nombreux environnements différents. En partant d'une page blanche, nous coderons et expliquerons ensemble chaque ligne de code permettant de créer une IA. Ainsi, vous pourrez non seulement comprendre exactement comment elle fonctionne, mais en plus, vous serez capable de reproduire les exemples pour vos propres projets.

2. Templates de code - Dans chaque chapitre, nous vous donnons accès à tous les templates de code que nous utilisons (et expliquons). Ainsi, lorsque vous créez un nouveau projet, pas la peine de redémarrer de zéro. Vous pouvez directement reprendre le template, l'adapter rapidement, et observer votre nouvelle IA !

3. Vidéos intuitives - Plutôt que de développer des équations mathématiques sur des pages et des pages, nous apportons une attention toute particulière à l'intuition derrière la théorie afin que vous compreniez ce que vous faites et soyez capable d'être autonomes lorsque vous voudrez améliorer vos algorithmes.

4. Applications concrètes - Dans ce cours, vous serez amenés à créer une IA non pas sur 1, ni 2, mais sur 3 jeux différents ! Dans chaque module, dont la complexité va aller en s'acroissant, l'IA que vous bâtirez sera capable d'apprendre comment le jeu fonctionne, et à force d'accumuler de l'expérience, va réussir à remplir les objectifs que vous lui donnerez. Ces applications vous permettront de vraiment mettre la main à la patte et de pratiquer vos connaissances nouvellement acquises.

5. Aide directe - Nous nous sommes engagés à rendre ce cours le plus accessible possible afin d'enseigner l'IA à un maximum de personnes. C'est pourquoi, si vous avez besoin d'aide, nous serons là pour vous épauler. Posez une question sur le point bloquant que vous ne comprenez pas, et nous vous apporterons la solution.

Who this course is for:

• Quiconque étant intéressé par l'Intelligence Artificielle, le Machine Learning ou le Deep Learning

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