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SOFTEAM : 21. Deep Learning : les fondamentaux

Durée

21 heures

Modalités

Formation

  • Classe virtuelle
  • Présentiel

Évaluation

Tout au long et/ou à l’issue de la formation : évaluation des acquis des stagiaires via des exercices, des QCM, des QUIZZ, des mises en situation et/ou des cas pratiques.

Prix

Inter
La formation en Inter est dispensée pour un groupe de salariés d’entreprises différentes.
1155€ HT / personne
Intra
La formation en Intra est dispensée pour un groupe de salariés d’une seule et même entreprise.
4740€ HT / groupe
4 stagiaires minimum

Public

Toute personne intéressée par le Deep Learning et les réseaux de neurones : Ingénieurs, Analystes, Data Scientists, Data Analysts, Data Scientists, Data Steward, Développeurs…

Pré-requis

Avoir des bases en programmation et une bonne maîtrise des outils informatiques et statistiques. Connaitre les bases du Machine Learning est recommandé.

Objectifs pédagogiques

Comprendre les concepts de Machine Learning et l’évolution vers le Deep Learning (réseaux de neurones profonds)

Connaitre les briques de base du Deep Learning : réseaux de neurones simples, convolutifs et récursifs

Appréhender les modèles plus avancés : auto-encodeurs, gans, apprentissage par renforcement

Appréhender les bases théoriques et pratiques d'architecture et de convergence de réseaux de neurones

Comprendre les méthodologies de mise en place de réseaux de neurones, les points forts et les limites de ces outils

Programme détaillé

Introduction IA, Machine Learning et Deep Learning

  • L'histoire, les concepts de base et les applications de l'intelligence artificielle sont loin des fantasmes du domaine.
  • Intelligence collective:
  • Connaissances agrégées partagées par de nombreux agents virtuels.
  • Algorithme génétique:
  • Développer une population d'agents virtuels par sélection.
  • Apprentissage automatique normal : sens.
  • Type de tâche : Apprentissage supervisé, apprentissage non supervisé, apprentissage par renforcement.
  • Type d'action: Classification, régression, clustering, estimation de densité, réduction de dimensionnalité.
  • Exemples d'algorithmes d'apprentissage automatique :
  • Régression linéaire, Bayes naïf, Arbres aléatoires.
  • Apprentissage automatique et apprentissage profond :
  • Pourquoi le ML est-il toujours à la pointe (forêts aléatoires et XGBoost) ?

 

Concepts fondamentaux d'un réseau de neurones

  • Rappel de base en mathématiques.
  • réseau neuronal:
  • Architectures, fonctions d'activation et poids d'activation précédents...
  • Formation d'un réseau de neurones :
  • Fonctions de coût, rétropropagation, descente de gradient stochastique...
  • Modélisation d'un réseau de neurones :
  • Modélisation des données d'entrée et de sortie selon le type de problème. Comprendre les fonctions avec les réseaux de neurones. Comprendre les distributions avec les réseaux de neurones. Croissance des données :
  • Comment équilibrer le jeu de données ?
  • Généralisation des résultats des réseaux de neurones. Initialisation et régularisation du réseau de neurones :
  • Régularisation L1/L2, normalisation batch.
  • Algorithmes d'optimisation et de convergence.

Démonstration : Fonctions d'ajustement et distributions à l'aide de réseaux de neurones.

 

Outils usuels Machine Learning et Deep Learning

  • Outils de gestion de donnée : Apache Spark, Apache Hadoop.
  • Outils Machine Learning usuel : Numpy, Scipy, Sci-kit.
  • Frameworks DL haut niveau : PyTorch, Keras, Lasagne.
  • Frameworks DL bas niveau : Theano, Torch, Caffe, Tensorflow. Démonstration
  • Applications et limites des outils présentés.

 

Convolutional Neural Networks (CNN)

  • Principes fondamentaux et applications.
  • Fonctionnement fondamental d'un CNN : couche convolutionnelle, utilisation d'un kernel, padding et stride...
  • Architectures CNN ayant porté l'état de l'art en classification d'images : LeNet, VGG Networks, Network in Network...
  • Utilisation d'un modèle d'attention.
  • Application à un cas de figure de classification usuel (texte ou image).
  • CNNs pour la génération : super-résolution, segmentation pixel à pixel.
  • Principales stratégies d'augmentation des Feature Maps pour la génération d'une image.

Etude de cas : Innovations apportées par chaque architecture CNN et leurs applications plus globales (convolution 1x1 ou connexions résiduelles).

 

Recurrent Neural Networks (RNN)

  • Présentation des RNNs : principes fondamentaux et applications.
  • Caractéristiques de base des RNN : activations cachées, rétropropagation dans le temps, versions dépliées.
  • Développement pour GRU (Gated Recurrent Units) et LSTM (Long Short Term Memory).
  • Problèmes de convergence et gradients de fuite.
  • Types d'architecture classique : prévision de séries temporelles, classification... Architecture codeur-décodeur RNN. Utilisation de modèles en vedette.
  • Applications NLP : encodage de mots/caractères, traduction.
  • Application NLP : prédiction de la prochaine image générée d'une séquence vidéo.

Démonstration : Différents états et évolutions apportées par les architectures Gated Recurrent Units et Long Short Term Memory.

 

Modèles générationnels : VAE et GAN

  • Présentation des modèles générationnels Variational AutoEncoder (VAE) et Generative Adversarial Networks (GAN).
  • Auto-encoder : réduction de dimensionnalité et génération limitée.
  • Variational AutoEncoder : modèle générationnel et approximation de la distribution d'une donnée.
  • Définition et utilisation de l'espace latent. Reparameterization trick.
  • Fondamentaux du Generative Adversarial Networks. Convergence d'un GAN et difficultés rencontrées.
  • Convergence améliorée : Wasserstein GAN, BeGAN. Earth Moving Distance.
  • Applications de génération d'images ou de photographies, génération de texte, super résolution.

Démonstration : Applications des modèles générationnels et utilisation de l'espace latent.

 

Deep Reinforcement Learning

  • Reinforcement Learning.
  • Utilisation d'un réseau de neurones pour appréhender la fonction d'état.
  • Deep Q Learning : experience replay et application au contrôle d'un jeu vidéo.
  • Optimisations de la politique d'apprentissage. On-policy et off- policy. Actor critic architecture. A3C.
  • Applications : contrôle d'un jeu vidéo simple ou d'un système numérique.

Démonstration : Contrôle d'un agent dans un environnement défini par un état et des actions possibles.

Sessions

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63 résultats

Modalités pédagogiques
Formation synchrone se déroulant avec la présence physique du (des) formateur(s) et du (des) apprenant(s) réunis dans un même lieu de formation.
Formation combinant des séquences en présentiel et des séquences à distance synchrones ou asynchrones.
Formation à distance, asynchrone, s’appuyant sur une plateforme d’apprentissage, pouvant être complétée par d’autres modalités de formation à distance (visio-conférence…)
Formation à distance, synchrone, s’appuyant sur un dispositif de visio-conférence. La classe virtuelle recrée à distance les conditions d’une formation en salle traditionnelle.
Type de formation
La formation en Inter est dispensée pour un groupe de salariés d’entreprises différentes.
La formation en Intra est dispensée pour un groupe de salariés d’une seule et même entreprise.
Options
Ces sessions ne peuvent être ni annulées ni reportées par l’organisme de formation.

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