Formation Workshop Deep Learning
A l’issue de cette formation, vous connaîtrez les principes fondamentaux du Deep Learning
et vous maîtriserez les différentes architectures de réseaux de neurones, vous permettant de créer les modèles de réseaux de neurones répondant à vos problématiques.
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À qui s’adresse cette formation Big Data ?
Data Scientist
Data Analyst
Développeurs
Description du Workshop Deep Learning
Présentation
A l’issue de cette formation, vous connaîtrez les principes fondamentaux du Deep Learning et vous maîtriserez les différentes architectures de réseaux de neurones, vous permettant de créer les modèles de réseaux de neurones répondant à vos problématiques.
Méthodologie
Une évaluation quotidienne de l’acquisition des connaissances de la veille est effectuée.
Une synthèse est proposée en fin de formation.
Une évaluation à chaud sera proposée au stagiaire à la fin du cours. Un support de cours sera remis à chaque participant comprenant les slides sur la théorie, les exercices. Une feuille d’émargement par demi-journée de présence est fournie en fin de formation ainsi qu’une attestation de fin de formation si le stagiaire a bien assisté à la totalité de la session.
Un suivi et un échange avec les participants seront mis en place quelques jours après la formation.
Objectifs
- Comprendre le Deep Learning
- Utiliser les frameworks de Deep Learning : TensorFlow v2 et Keras
- Maîtriser les différentes architectures de réseaux de neurones : convolutionnels, récurrents, générationnels, apprentissage par renforcement
- Mettre en œuvre des cas concrets pour chaque type de réseaux
- Exécuter des calculs sur des CPUs, GPUs et TPUs
- Mesurer la pertinence des modèles mis en œuvre & visualiser l’apprentissage
- Déployer un modèle en production
Audience
- Data Analyst
- Data Scientist
- Développeurs
Pré-requis
Le formateur
Le programme
JOUR 1
Les bases du machine learning
- Qu’est-ce qu’une donnée ?
- Les différents types d’apprentissage
- La définition d’un modèle
- Les 5 courants du Machine Learning
- Le vocabulaire du Datascientist
- L’écosystème Deep Learning
Premiers pas dans les neurones
- Le neurone formel
- Le percepton
- La desecente de gradient
- Fonctions d’activation
- Enregistrer des modèles
- Evaluation et validation des modèles
- TP : Descente de gradient
Introduction à TensorFlow et Keras
- Concept de Tensors
- Vocabulaire du graphe TF
- Exécution graphe vs eager
- Cloud Computing / CPU / GPU / TPU
- TensorBoard
- TP : Reconnaissance de chiffres (MNIST)
JOUR 2
Les réseaux de neurones convolutionnels
- Le cortex visuel humain
- Couche de convolution
- Couche de pooling
- Fonctions d’activation
- TP : Reconnaissance de chiffres (MNIST)/de photos
Les réseaux de neurones récurrents
- Embeddings & Word2vec
- LSTM
- GRU
- Traitement automatique du langage naturel
- TP : Analyse de sentiments / Génération de texte Shakespeare vs Simpsons
JOUR 3
Auto-Encodeurs, GANs & Transfert Learning
- TP : Application d’un style à une photo / Génération de photos réalistes
Deep Reinforcement Learning
- Concepts
- Q-Learning
- TP : Flappy Bird ou Mario Bros
Ecosystème TF
- TFX : TF Extended, TF Serving, TF Lite …
Tarif
2290 € HT
Les prochaines dates pour cette formation
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