> formation Technologies numériques > formation Big Data, Intelligence Artificielle > formation IA, Machine Learning, analyse de données > formation Deep Learning par la pratique

Avis loadedNote : 4,5Length : 34TotalNote : 945TotalNote20 : 31
Toutes nos formations IA, Machine Learning, analyse de données

Formation Deep Learning par la pratique

4,5 / 5
Stage pratique
Nouvelle édition Best
Durée : 3 jours
Réf : DPL
Prix  2021 : 2240 € H.T.
Pauses et déjeuners offerts
  • Programme
  • Participants / Prérequis
  • Intra / sur-mesure
  • avis clients
Programme

Les réseaux de neurones artificiels facilitent l'apprentissage automatique et bouleversent de nombreux secteurs économiques. Durant cette formation vous utilisez les outils les plus répandus du domaine afin de réaliser et entrainer différents types de réseaux de neurones profonds sur des jeux de données diversifiés.

Objectifs pédagogiques

À l’issue de la formation, le participant sera en mesure de :
  • 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

  • Créer un premier graphe et l’exécuter dans une session.
  • Cycle de vie de la valeur d’un nœud.
  • Manipuler des matrices. Régression linéaire. Descente de gradient.
  • Fournir des données à l’algorithme d’entraînement.
  • Enregistrer et restaurer des modèles. Visualiser le graphe et les courbes d’apprentissage.

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

Introduction aux réseaux de neurones artificiels

  • Entraîner un PMC (Perceptron MultiCouche) avec une API TensorFlow de haut niveau.
  • Entraîner un PMC (Perceptron MultiCouche) avec TensorFlow de base.
  • Régler précisément les hyperparamètres d’un réseau de neurones.

Entraînement de réseaux de neurones profonds

  • Problèmes de disparition et d’explosion des gradients.
  • Réutiliser des couches pré-entraînées.
  • Optimiseurs plus rapides.
  • Éviter le sur-ajustement grâce à la régularisation.
  • Recommandations pratiques.

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

Réseaux de neurones convolutifs

  • L’architecture du cortex visuel.
  • Couche de convolution.
  • Couche de pooling.
  • Architectures de CNN.

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

Deep Learning avec Keras

  • Régression logistique avec Keras.
  • Perceptron avec Keras.
  • Réseaux de neurones convolutifs avec Keras.

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

Réseaux de neurones récurrents

  • Neurones récurrents. RNR de base avec TensorFlow.
  • Entraîner des RNR. RNR profonds.
  • Cellule LSTM. Cellule GRU.
  • Traitement automatique du langage naturel.

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

Autoencodeurs

  • Représentations efficaces des données.
  • ACP avec un autoencodeur linéaire sous-complet.
  • Autoencodeurs empilés. Pré-entraînement non supervisé.
  • Autoencodeurs débruiteurs. Autoencodeurs épars. Autoencodeurs variationnels. Autres autoencodeurs.

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

Participants / Prérequis

» Participants

Ingénieurs/Chefs de projet IA, consultants IA et toute personne 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)

Vos coordonnées

En cochant cette case, j’atteste avoir lu et accepté les conditions liées à l’usage de mes données dans le cadre de la réglementation sur la protection des données à caractère personnel (RGPD).
Vous pouvez à tout moment modifier l’usage de vos données et exercer vos droits en envoyant un email à l’adresse rgpd@orsys.fr
En cochant cette case, j’accepte de recevoir les communications à vocation commerciale et promotionnelle de la part d’ORSYS Formation*
Vous pouvez à tout moment vous désinscrire en utilisant le lien de désabonnement inclus dans nos communications.
* Les participants inscrits à nos sessions de formation sont également susceptibles de recevoir nos communications avec la possibilité de se désabonner à tout moment.
Avis clients
picto avis clients
EDWIN H. 22/03/2021
4 / 5
Le domaine traité est très "top" vaste pour 3 jours. A mon avis en 2 jours on peut expliquer les techniques exploité a un haut niveau soit traiter une sujet specifique par example "CNN pour computervision avec KERAS". Rien que ca merite une formation 3 jours.

POL P. 22/03/2021
5 / 5
Formateur disponible, à l’écoute, et soucieux de fournir une réponse complète et circonstancié. Je suis satisfait de la formation. Le programme est néanmoins chargé et on se retrouve un peu juste en temps pour réaliser les TPs, et compléter le cours.

PIERRICK A. 22/03/2021
4 / 5
Beaucoup de sujets interressants, manque de temps pour aborder ces sujets en details et pas seulement les aborder Peut etre que plus d’information sur les slides / liens pourraient etre utiles si on veut approfondir un sujet

JÉRÉMY B. 22/03/2021
5 / 5
Merci François-Marie Giraud pour cette formation ! Le contenu était très bien amené et illustré, les réponses aux questions étaient claires précises, et les mises en pratiques étaient très didactiques.

HÉLOÏSE G. 22/03/2021
4 / 5
Le formateur connaissait bien son sujet et donnait des explications bien illustrées et des réponses claires à nos questions. Chose que j’ai beaucoup apprécié. Le choix de Google Colab comme support de travaux pratiques est très bien choisi et a permis d’économiser pas mal de temps sur l’installation de chacun. Je recommande en particulier pour les cours à distance.

PLARD Y. 15/03/2021
5 / 5
La formation était très dynamique, pleine d’exemples, permettants de bien comprendre toutes les notions abordées. Le programme est très dense, mais permet de faire l’état de l’art des différentes techniques. Une formation sur 5 jours permetterait peut etre d’avoir plus de temps pour réaliser les TP. Merci François-Marie pour cette super formation!

DE SWARTE N. 15/03/2021
5 / 5
Le support de cours est progressif et s’illustre parfaitement dans les TPs. La présentation de Francois-Marie est très précise, instructive et agréable. Les réponses de François-Marie aux questions posées sont toujours satisfaisantes et enrichissantes.

MOING ARNAUD L. 15/03/2021
5 / 5
J’ai grandement apprécié. j’ai appris des choses qui me seront très utiles. merci Khalil

SERGE M. 15/03/2021
4 / 5
Globalement, formation très intéressante et riche. Quelques voies d’amélioration: - On pourrait supprimer les diapositives qui ne sont présentes que pour faire une animation lors de la présentation (plusieurs dizaines diapositives inutiles). - Certains sujets sont survolés et mériteraient d’être mieux maitrisés (p.ex., transformeurs). - Trop de temps passé sur des digressions. - La derni[egra

DIDIER S. 30/11/2020
4 / 5
Très bon formateur, cours dense mais trop court

MATTHIEU V. 30/11/2020
5 / 5
Très satisfait de la pédagogie du formateur.

FÉLICIEN V. 30/11/2020
5 / 5
Contenu de très bonne qualité avec les noteboooks réexploitables Excellent formateur, très compétent, précis et clair

BAUCHER M. 30/11/2020
5 / 5
une formation sur 4 jours aurais été mieux je pense. mais après c’est sans doute plus dur à vendre.

SYLVAIN M. 30/11/2020
5 / 5
Bon formateur, il connait son sujet. Il a répondu à toutes mes interrogations. Il est très réactif et très ponctuel. Les Tps du dernier jours étaient un peu trop grand pour pouvoir les faire en même temps que le déroulement de la formation. Il faudrait peut être passer plus de temps sur les réseaux récurrent et laisser tomber la partie transformer.

INPONG L. 30/11/2020
4 / 5
Contenu et pédagogie intéressants. Le formateur est très patient et ponctuel. Dommage que le temps ait manqué pour l’aspect mise en production du code réalisé, mais peut-être que cela sort du périmètre de la formation.

PIERRE F. 30/11/2020
5 / 5
Formation intéressante, et bonne mise en pratique avec premiers éléments pour tester par soi même: répond aux attentes. améliorations: 1j de plus pour aller plus loin dans les applications? quelques info sur l’utilisation de ressources (mémoire, CPU/GPU)?

PASCAL B. 30/11/2020
4 / 5
theorie un peu trop loin des exercices

VALENTIN M. 30/11/2020
4 / 5
Je m’attendais pas à refaire de la théorie, mais plutôt faire uniquement de la pratique. Je trouve donc que trop de temps a été consacré à la pratique. Les exercices, par rapport à mes connaissances théoriques acquises avant la formation manquaient de pertinence (ex : RNN pour du traitement pixel à pixel ou Perceptron pour du traitement d’image). Il faudrait des jeux de tests adaptés à chaque type de r[e

GIORGIO S. 30/11/2020
4 / 5
Globalement la formation a répondu à mes attentes. A mon avis personnel on pourrait améliorer quelques aspects: comme le temps est un peu juste (3j), je trouve qu’on a passé trop de temps sur des feuilles "blanches": c’est vrai que c’est une formation "par la pratique" (ce qui permet d’être autonome à la fin) mais parfois c’était dur de passer de la partie théorique à la partie pratique; il faudra un niveau d[

FREDERIC C. 14/10/2020
5 / 5
N’hésite pas à prendre de son temps en dehors des heures prévues.

TEMPLIER G. 14/10/2020
5 / 5
Le cours n’est clairement pas facile à mettre en place en 3 jours pour un sujet aussi complexe que les réseaux de neurones. J’ai trouvé que les TPs auraient mérité de faire appel à plus de questionnement ou plus de petites analyses (clairement le temps pris pour effectuer certaines iterations est un frein). Le formateur etait très interessant et réactif, à l’écoute de son auditoire.

RABII L. 14/10/2020
4 / 5
le contenu est un peu chargé par rapport le temps consacré à chaque partie, la partie théorique a besoin plus de temps et d’explication partie pratique intéressante mais pas facile à comprendre sinon, cette formation représente pour moi un point de départ pour continuer dans les DPs

CLAUDE M. 14/10/2020
5 / 5
Sujet ardu, nécessite d’être travaillé à tête reposé sur un cas concret

DALBOSCO J. 07/09/2020
4 / 5
Super formation, formateur sympathique. Par contre, beaucoup trop dense pour être abordée en 3 jours.

SEBASTIEN P. 07/09/2020
5 / 5
Le contenu du programme correspond parfaitement à mes attentes. La pédagogie employée est parfaite.

MAXENCE B. 07/09/2020
4 / 5
Un peu trop de temps passé sur le cours et les TP

REMY L. 07/09/2020
5 / 5
le cours est bien structuré . Il nous permet d’avoir un éventail de connaissance sur le deep learning

SALMA A. 29/06/2020
5 / 5
Contenu très riche en informations. Très bien expliqué et détaillé. Les notions sont vulgarisées quelques fois pour faciliter la compréhension.

LEBIHEN . 08/06/2020
5 / 5
Très bonne pédagogie. Contenu tout à fait adapté à mes besoins.

MATTHIEU D. 08/06/2020
4 / 5
Contenu très intéressant, un peu dense où on part de concept simple et tout d’un coup très compliqué, mais c’est difficile de faire mieux en 3 jours.

STEPHANE P. 08/06/2020
4 / 5
Permet de confirmer des auto-formations précédemment vues – nécessaire à priori de connaitre le sujet avant de suivre ce cours (l’ajout de liens de formation sur le sujet en tant que prérequis pourrait être utile) sinon permet de bien survoler et de comprendre l’esprit du sujet dans le cas ou trop de notions sont manquantes. Les slides sont vraiment minimalistes et ne permettront que difficilement de se remémorer ce cours. Les T

LAURENT R. 08/06/2020
5 / 5
très bonne formation complète et presentée dans les détails

VICTOR M. 08/06/2020
5 / 5
Cours trés clair et très agréable à suivre. Très bonne pédagogie du formateur qui arrive à faire comprendre les notions les plus difficiles du deep learning. Les TP avec les notebooks sont agréables à faire.

JULIEN V. 04/05/2020
5 / 5
Contenu assez vaste permettant de démarrer rapidement sur des sujets concrets.
Avis clients 4,5 / 5

Les avis clients sont issus des feuilles d’évaluation de fin de formation. La note est calculée à partir de l’ensemble des avis datant de moins de 12 mois.

CLASSE A DISTANCE

En inter et en intra-entreprise
Inscrivez-vous ou contactez-nous !

Pour vous inscrire

Cliquez sur la ville, puis sur la date de votre choix.
[+]
CLASSE A DISTANCE
[+]
PARIS
[+]
AIX
[+]
BORDEAUX
[+]
BRUXELLES
[+]
GENÈVE
[+]
GRENOBLE
[+]
LILLE
[+]
LUXEMBOURG
[+]
LYON
[+]
MONTPELLIER
[+]
NANTES
[+]
ORLÉANS
[+]
RENNES
[+]
SOPHIA-ANTIPOLIS
[+]
STRASBOURG
[+]
TOULOUSE
[+]
TOURS

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.
Filières métiers