AJC FORMATION : 21. Deep Learning : les fondamentaux
Organisme
75009 PARIS 9Voir toutes ses formationsAutres organismes proposant cette formation
Durée
Modalités
- Classe virtuelle
- Présentiel
Evaluation des acquis : Les apprenants réalisent tout au long de la formation des exercices, QCM, mises en situation, TP, TD qui seront corrigés pour faciliter l’acquisition de compétences
Prix
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
▪ Qu'est-ce que le Deep Learning ?
▪ Le tour d’horizon des outils de Deep Learning
▪ Les principaux acteurs
Réseaux de neurones artificiels
▪ Le Neurone
▪ La fonction d'activation
▪ Comment fonctionnent les Réseaux de Neurones ?
▪ Comment apprennent les Réseaux de Neurones ?
▪ Algorithme du Gradient
▪ Algorithme du Gradient Stochastique
▪ Rétropropagation
Travaux pratiques : Réalisation d’un schéma de neurones
Construire un réseau de neurones
▪ Description du problème
▪ Construire un Réseaux de neurones Évaluer, améliorer et ajuster un réseau de neurones
Évaluer, améliorer et ajuster un réseau de neurones
▪ Évaluer un Réseaux de neurones
▪ Améliorer un Réseaux de neurones
▪ Ajuster un Réseaux de neurones
Travaux pratiques : Mettre en place une procédure d’évaluation et d’optimisation d’un réseau de neurones
Réseaux de neurones à convolution
▪ Que sont les Réseaux de Neurones à Convolution ?
▪ Construire un Réseaux de neurones à convolution
Travaux pratiques : Mise en place d’une CNN pour la prédiction sur des images