Nos domaines de formation :

Formation Deep Learning par la pratique

Stage pratique
nouveau cours
Durée : 3 jours
Réf : DPL
Prix  2019 : 1990 € H.T.
Pauses et déjeuners offerts
  • Programme
  • Participants / Prérequis
  • Intra / sur-mesure
Programme

L'Intelligence Artificielle, après avoir bouleversé de nombreux domaines scientifiques, a commencé à révolutionner un grand nombre de secteurs économiques. L'objet de cette formation est d'apporter une prise en main pratique du Deep Learning ainsi qu'à ses différents domaines d'application.

Objectifs pédagogiques

  • Comprendre l'évolution des réseaux de neurones et les raisons du succès actuel du Deep Learning.
  • Utiliser les bibliothèques de Deep Learning les plus populaires.
  • Comprendre les principes de conception, les outils de diagnostic et les effets des différents verrous et leviers.
  • Acquérir de l'expérience pratique sur plusieurs problèmes réels.
PROGRAMME DE FORMATION

Introduction

  • Historique, concepts de base et applications.
  • Machine Learning versus Deep Learning.
  • Outils machine learning usuel.
  • Frameworks Deep Learning haut niveau : PyTorch, Keras, Lasagne.
  • Frameworks Deep Learning bas niveau : Theano, Torch, Caffe, TensorFlow.

Démonstration
Présentation des exemples de Machine Learning de classification et régression.

Concepts fondamentaux d'un réseau de neurones

  • Rappel de bases mathématiques. Réseau de neurones.
  • Apprentissage d'un réseau de neurones.
  • Modélisation d'un réseau de neurones.
  • Approximer une fonction ou une distribution par un réseau de neurones.
  • Généralisation des résultats d'un réseau de neurones.
  • Initialisations et régularisations d'un réseau de neurones.
  • Optimisations et algorithmes de convergence.

Travaux pratiques
Mise en œuvre d'un réseau de neurones a la manière du framework TensorFlow.

Convolutional Neural Networks

  • Fonctionnement fondamental d'un CNN.
  • Architectures CNN en classification d'images.
  • Utilisation d'un modèle d'attention.
  • CNNs pour la génération.
  • Principales stratégies d'augmentation des Feature Maps pour la génération d'une image.

Travaux pratiques
Mise en œuvre en utilisant des jeux de données variés.

Recurrent Neural Networks

  • Fonctionnement fondamental du RNN.
  • Evolutions vers les GRU et LSTM.
  • Problèmes de convergence et vanising gradient.
  • Types d'architectures classiques.
  • Architecture de type RNN Encoder Decoder.
  • Applications NLP, vidéo...

Travaux pratiques
Mise en œuvre en utilisant des jeux de données variés.

Modèles générationnels : VAE et GAN

  • Présentation des modèles générationnels VAE et GAN.
  • Définition et utilisation de l'espace latent.
  • Fondamentaux du GAN.
  • Convergence d'un GAN et difficultés rencontrées.
  • Applications de génération d'images, génération de texte, super résolution.

Travaux pratiques
Mise en œuvre en utilisant des jeux de données variés.

Deep Reinforcement Learning

  • Reinforcement Learning.
  • Utilisation d'un réseau de neurones pour approximer la fonction d'état. Deep Q Learning.
  • Optimisations de la politique d'apprentissage.

Travaux pratiques
Mise en œuvre en utilisant des jeux de données variés.

Participants / Prérequis

» Participants

Ingénieurs/Chefs de projet IA, consultants IA, et toutes les personnes souhaitant découvrir les techniques Deep Learning dans la résolution de problèmes industriels.

» Prérequis

Bonnes connaissances en statistiques. Bonnes connaissances du Machine Learning, connaissances équivalentes à celles apportées par le cours Machine Learning, méthodes et solutions. Expérience requise.
Intra / sur-mesure

Demande de devis intra-entreprise
(réponse sous 48h)

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PARIS

Horaires

Les cours ont lieu de 9h à 12h30 et de 14h à 17h30.
Les participants sont accueillis à partir de 8h45.
Pour les stages pratiques de 4 ou 5 jours, les sessions se terminent à 15h30 le dernier jour.
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