l’objectif général de cette formation et de 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).
l’objectif spécifiques et d’apprendre à utiliser le Deep Learning à l’aide des librairies, et de devvenir autonome dans la conception des modèles d’apprentissage


Formation Deep Learning

l’objectif général de cette formation et de 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).
l’objectif spécifiques et d’apprendre à utiliser le Deep Learning à l’aide des librairies, et de devvenir autonome dans la conception des modèles d’apprentissage

Durée : 3 jours (soit 21 heures) Référence : F-big-02 lieux : interentreprise
PROCHAINES
SESSIONS
12/03/2020 13/03/2020
16/04/2020 17/04/2020
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14/09/2020 15/09/2020
13/10/2020 14/10/2020
15/12/2020 16/12/2020
INFORMATIONS SESSIONS

PUBLIC

Développeurs, analystes

Pré-requis

– savoir lire et écrire quelques lignes de code informatique
– connaître les notions de bases du Machine Learning

MÉTHODE

Le framework utilisé dans toute la formation est Keras
Le langage utilisé dans cette formation est Python

PROGRAMMES

— Jour 1 —

Les réseaux de neurones

– Les origines

– Fonctionnement. Quels sont les points essentiels ?

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

– Histoire du DL

– 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  ?

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 —

– Les origines

– Apprendre à préparer un texte

Les approches traditionnelles en Text Mining

L’approche  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

TARIFS

1 inscrit
2ème inscrit
3ème inscrit
1950€
-10%
-15%

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

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