Formation, les fondamentaux du deep learning

Le Deep Learning, faisant partie intégrante du machine learning, est l’un des domaines les plus prometteurs en matière d’intelligence artificielle car il permet de résoudre des problématiques toujours plus complexes.
Tout au long de cette formation, vous vous familiariserez avec les réseaux de neurones artificiels en manipulant des outils tels que TensorFlow ou bien encore Keras, frameworks de référence pour le Deep Learning.Grâce à cette formation, vous serez en mesure de réaliser des programmes pour la reconnaissance d’images, la classification de textes, et maîtriserez l’ensemble des concepts du Deep Learning.

Différents formats

Intra, Inter, à distance, en cours du soir

Niveau intermédiaire

Avoir connaissance du langage Python

Durée

21 h 00

Langue

Français

Public concerné

La formation, « Les fondamentaux du deep learning » s’adresse au professionnels de l’informatique, aux développeurs de logiciels, au professionnels travaillant dans l’analyse de données ou bien encore aux étudiants et bien entendu à toute personnes souhaitant s’initier au deep learning.

Prérequis

Le prérequis nécessaire pour cette formation consiste en la connaissance du langage Python

Programme

DU MACHINE LEARNING AU DEEP LEARNING

  • Rappel des fondamentaux du machine learning

LES RESEAUX DE NEURONES

  • Présentation des réseaux de neurones
  • Les fonctions d’activations (sigmoïde, TanH, ReLU…)
  • Notion de fonction de coût
  • La descente de gradient

L’OPTIMISATION D’UN RESEAU DE NEURONES

  • Sélectionner les caractéristiques
  • Techniques de Data Augmentation
  • Eviter le surapprentissage grâce à la régularisation (arrêt délibéré, normes L1 et L2)
  • Batch normalisation
  • Validation croisée et hyperparamètres
  • Optimisation et comparaison de modèles

LES DIFFERENTS TYPES DE RESAUX DE NEURONES

  • Les réseaux de neurones à convolutions : CCN : principes et fonctionnement.
  • Les réseaux de neurones récurrents : RNN : principes et fonctionnement
  • Les modèles générationnels : Variational AutoEncoder (VAE) et Generative Adversarial Networks (GAN).
  • L’apprentissage par renforcement : Deep Reinforcement Learning.

OUTILS ET FRAMEWORKS

  • Présentation et utilisation des outils tels que Tensorflow, Keras, Pytorch.

S’inscrire

Dates en présentiel

Pas d'évènements prévus pour le moment.

Dates à distance

Pas d'évènements prévus pour le moment.

Tarif en présentiel
Pauses et déjeuners offerts

1995 € HT

Tarif à distance, cours du soir et weekend

1428 € HT

Contacter le formateur

06.16.63.91.54

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