Deep learning – Découverte
OBJECTIFS :
- Connaître les principes fondamentaux du Deep learning
- Comprendre ses atouts et évaluer ses perspectives d’évolution
- Maîtriser les spécificités et le fonctionnement des réseaux de neurones
PROGRAMME DE FORMATION:
Les réseaux de neurones
- Les origines
Application pratique :
exercice guidé
Le Deep learning
- Les origines
- Histoire
- Exemples de réalisations récentes
- Panorama
- Comparaison des principaux frameworks
Applications pratiques :
exercices guidés
Application du Deep Learning aux images
- CNN – Convolutional Neural Networks
- L’architecture d’un réseau de convolution profond
- Apprendre à reconnaître des images
Applications pratiques :
exercices guidés
Quels sont les pièges du Deep Learning ?
- Comment les éviter ?
- Aller plus loin – Comment réutiliser un réseau profond en production ?
Application du Deep Learning aux textes
- Apprendre à préparer un texte
- Apprendre le sens des mots
- Les différentes approches
Application pratique :
exercice guidé
INFORMATIONS COMPLÉMENTAIRES :
PUBLIC VISÉ
- Ingénieurs
- Data scientist
- Développeurs
- Développeurs internet
- Analystes BI
- Chargés d’études
PRÉ-REQUIS
- Connaissances de base en programmation
- Bonne maîtrise des outils informatiques et statistiques
RESSOURCES
- Supports pédagogiques
- 40% de théorie
- 60% de pratique
MODALITÉS D’ACCÈS
- Présentiel
- A distance
- Interentreprises
- Intra-entreprise
MÉTHODES PÉDAGOGIQUES
- Apport magistral et interactivité
- Travaux pratiques
ÉVALUATION
- Exercices pratiques
- Mise en situation
