Formation Workshop Deep Learning

L’augmentation du volume de données et de la puissance de calculs des machines nous permettent de mettre en application les théories énoncées dans les années 50. De nombreux progrès applicables à tous les secteurs d’activité sont en cours, parmi lesquels la vision par ordinateur ou encore le traitement naturel du langage. 

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 ?

développeur web, full stack, android, ios - portrait

Data Scientist

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Data Analyst

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Développeurs

Description du Workshop Deep Learning

Présentation

L’intelligence artificielle a été créée dans les années 50. Elle a connu de nombreux hivers alors pourquoi cette science connaît-elle actuellement un nouvel essor ? L’augmentation de la volumétrie de données et de la puissance de calculs des machines à notre disposition nous permettent désormais de mettre en application les théories énoncées depuis quelques décennies. Grâce à elle, de nombreux progrès ont eu lieu dans différents domaines tels que la vision par ordinateur, le traitement naturel du langage, etc… applicables à tous les secteurs d’activités.

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

Composée à 70% de pratique, cette formation utilise des exercices illustrés et didactiques. 

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

La connaissance du langage Python est nécessaire. La connaissance des librairies scientifiques (scikit-learn, pandas) est un plus.

Le formateur

Le formateur est un expert du domaine qui intervient sur le sujet depuis plusieurs années en formation mais aussi en conseil. Doté d’une grande qualité d’écoute, sa pédagogie et sa compétence technique vous permettront d’acquérir les compétences sur le sujet. Il saura alterner entre théorie, pratique, et retours d’expérience.

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

Pas d'événement actuellement programmé.

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