Formation Deep Learning

Formation Programmes intelligents Dynacentrix
Data Science : comment construire des programmes intelligents

DEBUT

11 juin 2019

FIN

13 juin 2019

LOCALISATION

Paris   CARTE

Categories

Data Science

Formation Deep Learning

OBJECTIFS

Objectif général :

  • Découvrir les méthodes actuelles de l’Intelligence Artificielle.
  • Apprendre comment utiliser les méthodes de Deep Learning et dans quels contextes
  • Comprendre quels outils permettent d’analyser les data sets modernes (ie non structurés)

 

Objectifs spécifiques :

  • Apprendre à utiliser le Deep Learning à l’aide des librairies
  • Devenir autonome dans la conception des modèles d’apprentissage

INFORMATIONS SESSIONS

Public

Développeurs, analystes

Pré-requis

– savoir lire et écrire quelques lignes de code informatique

– connaître les notions de bases du Machine Learning

Framework et langage

Le framework utilisé dans toute la formation est Keras

Le langage utilisé dans cette formation est Python

Durée : 3 jours

Référence  : F-big-02

Inter

Intra grandes villes – Nous consulter

Prochaines sessions :

Lieu
Début
Fin
Paris
13/05/2019 15/05/2019
Paris 11/06/2019 13/06/2019

Frais d’inscription*

1 inscrit
2 inscrits
3 inscrits et +
1950€ HT
-10%
-15%

*Inter-entreprises : Prix unitaire par stagiaire(s) inscrit(s)

PROGRAMME

— Jour 1 —

Les réseaux de neurones

– Les origines

– Fonctionnement. Quels sont les points essentiels ?

– Exercice guidé. Comment programmer un Réseau de Neurones avec Keras ?

Le deep learning

– Histoire du Deep Learning

– Panorama : exemples de réalisations récentes

– Comparaison des principaux frameworks. Comment choisir. Quels sont les critères importants ?

Quels sont les objectifs du Deep Learning ?

Quels sont les pièges du Deep Learning ?

Explication du critère Biais-Variance, Under et Over-fitting

Apprendre à utiliser Keras afin d’éviter les dangers du Deep Learning

Application du Deep Learning aux images

– Les origines

– CNN – Convolutional Neural Networks

Qu’est ce que la convolution ?

Comment ça fonctionne ?

Comment l’appliquer à des images ?

– L’architecture d’un réseau de convolution profond

– Application pratique: apprendre à reconnaître des images

— Jour 2 —

Application du Deep Learning aux textes

– Les origines

– Apprendre à préparer un texte

Les approches traditionnelles en Text Mining

L’approche Deep Learning : Word2Vec

– Apprendre le sens des mots

– Application pratique – exercice guidé

Réseaux Récurrents et LSTM

Principes

Fonctionnement

Exercices guidés

Comment mettre en production un modèle de Deep Learning ?

— Jour 3 —

Application du Deep Learning aux séries temporelles et aux séquences

Projet – Compétition de Data Science

Une grande partie du dernier jour est consacrée à un projet de Data Science sur données réelles ou à la participation d’une compétition de Data Science

NOUS CONTACTER

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Contactez-nous au +33 (0) 1 72 92 05 58 ou envoyez vos demandes inter ou intra en précisant les dates de sessions qui vous intéressent en remplissant le formulaire ci-dessous.

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Dynacentrix

Dynacentrix est intégrateur de solutions dans les domaines de l’Intelligence Artificielle et l’Excellence Opérationnelle pour vos projets de Data Science as a Service, Enterprise AI, Big Data et Industrie 4.0-industrial IoT. Dynacentrix est spécialisée en Analyses de données « nouvelle génération », permettant d’exécuter des Analyses Prédictives grâce aux solutions collaboratives de Machine Learning ou Deep Learning au standard du marché, et s’engage sur la qualité des résultats obtenus tout en divisant par deux le déploiement de votre projet.
Dynacentrix est un leader Européen dans la formation et la certification Lean Six Sigma à Paris (et province en intra). (Black Belt, Green Belt, Yellow Belt) et méthode Agile. Accrédité Master Black Belt par IASSC. Dynacentrix propose aussi des formations en Machine Learning, formations en Data Mining, formations en Langage R, Formations Python…  Dynacentrix couvre tous les aspects pédagogiques et techniques (Services et logiciels) dans les domaines de l’Excellence Opérationnelle, Data Science / AI et Statistiques.

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