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Formation Intelligence Artificielle, enjeux et outils

4,6 / 5
Séminaire
Best
Durée : 2 jours
Réf : IAO
Prix  2021 : 2030 € H.T.
Pauses et déjeuners offerts
  • Programme
  • Participants / Prérequis
  • Intra / sur-mesure
  • avis vérifiés
Programme

L'Intelligence Artificielle, après avoir bouleversé de nombreux domaines scientifiques, a commencé à révolutionner un grand nombre de secteurs économiques (industrie, médecine, communication). Ce séminaire vous présentera les principales approches de l'intelligence dans la résolution de problèmes. Un grand nombre d'applications seront présentées, du traitement de la donnée brute à la création de contenus originaux en passant par le contrôle d'agents, la classification automatisée ou l'approximation d'une donnée pour en faciliter sa compréhension et sa manipulation.

Objectifs pédagogiques

  • Comprendre réellement ce que sont les outils Machine et Deep Learning, leurs potentiels et leurs limites
  • Avoir une vision à date de l'état de l'art de ces domaines
  • Connaître et comprendre les applications de ces domaines à différents domaines de l'industrie
  • Maîtriser les méthodologies et connaître les outils propres aux projets d'intelligence artificielle

Méthodes pédagogiques

Présentation, échanges et études de cas.
PROGRAMME DE FORMATION

Qu'est-ce que l'Intelligence Artificielle (jusqu'aux réseaux de neurones) ?

  • Le fantasme de l'Intelligence Artificielle et la réalité d'aujourd'hui.
  • Tâche intellectuelle versus algorithmes.
  • Types d'actions : classification, régression, clustering, estimation de densité, réduction de dimensionnalité.
  • Intelligence collective : agréger une connaissance partagée par de nombreux agents virtuels.
  • Algorithmes génétiques : faire évoluer une population d'agents virtuels par sélection.
  • Machine Learning : présentation et principaux algorithmes (XGBoost, Random Forest).

Réseaux de neurones et Deep Learning

  • Qu'est-ce qu'un réseau de neurones ?
  • Qu'est-ce que l'apprentissage d'un réseau de neurones ? Deep versus shallow network, overfit, underfit, convergence.
  • Approximer une fonction par un réseau de neurones : présentation et exemples.
  • Approximer une distribution par un réseau de neurones : présentation et exemples.
  • Génération de représentations internes au sein d'un réseau de neurones.
  • Généralisation des résultats d'un réseau de neurones.
  • Révolution du Deep Learning : généricité des outils et des problématiques.

Démonstration
Présentation d'un algorithme de classification et de ses limites.

Applications du Deep Learning

  • Classification de données. Les différents scénarios : donnée brute, image, son, texte, etc.
  • Les enjeux d'une classification de données et les choix impliqués par un modèle de classification.
  • Outils de classification : des réseaux de type Multilayer Perceptron ou Convolutional Neural Network. Machine Learning.
  • Prédiction d'information et donnée séquentielle/temporelle. Enjeux et limites d'une prédiction d'information.
  • Règles structurelles au sein de la donnée pouvant permettre une logique de prédiction. Outils usuels de prédiction.
  • Transformation/génération de données. Opération de réinterprétation d'une donnée : débruitage, segmentation d'image...
  • Opération de transformation sur un même format : traduction de texte d'une langue à une autre...
  • Opération de génération de donnée "originale" : Neural Style, génération d'images à partir de présentations textuelles.
  • Reinforcement Learning : contrôle d'un environnement.
  • Experience Replay et apprentissage de jeux vidéo par un réseau de neurones.

Démonstration
Classification d'images médicales. Prévision des images suivant une séquence vidéo. Contrôle de simulations numériques.

Quels problèmes peut-on adresser avec le Machine/Deep Learning ?

  • Condition sur les données : volumétrie, dimensionnement, équilibre entre les classes, description.
  • Donnée brute vs features travaillées : que choisir ?
  • Machine Learning versus Deep Learning : les algorithmes plus anciens du Machine Learning ou les réseaux de neurones ?
  • Qualifier le problème : Unsupervised Learning versus Supervised Learning.
  • Qualifier la solution d'un problème : comprendre la distance entre une affirmation et le résultat d'un algorithme.

Etude de cas
Qualification d'une problématique pouvant être traitée avec l'IA.

Génération d'un Dataset

  • Qu'est-ce qu'un Dataset ?
  • Stocker/contrôler la donnée : surveiller les biais, nettoyer/convertir sans s'interdire des retours en arrière.
  • Comprendre la donnée : représentation des outils statistiques permettant une vision d'une donnée, sa distribution...
  • Formater une donnée : décider d'un format d'entrée et de sortie, faire le lien avec la qualification du problème.
  • Préparer la donnée : définition des Train Set, Validation Set et Test Set.
  • Mettre en place une structure permettant de garantir que les algorithmes utilisés sont réellement pertinents (ou non).

Echanges
Définition d'un Dataset et sa différence avec un BDD usuel.

Recherche de la solution optimale

  • Méthodologie pour avancer dans la recherche d'une meilleure solution à un problème ML/DL.
  • Choix d'une direction de recherche, localisation de publications ou de projets similaires existants.
  • Itérations successives depuis les algorithmes les plus simples jusqu'aux architectures les plus complexes.
  • Conservation d'un banc de comparaison transversal.
  • Arriver à une solution optimale.

Etude de cas
Grouper et balancer un ensemble de solutions pour obtenir une solution optimale.

Les outils

  • Quels outils existe-t-il aujourd'hui ?
  • Quels outils pour la recherche et quels outils pour l'industrie ?
  • De Keras/Lasagne à Caffe en passant par Torch, Theano, Tensorflow ou Apache Spark ou Hadoop.
  • Industrialiser un réseau de neurones par un encadrement strict de son processus et un monitoring continu.
  • Mise en place de réapprentissages successifs pour conserver un réseau à jour et optimal.
  • Former des utilisateurs à la compréhension du réseau.

Démonstration
Mise en place de réapprentissages successifs.

Participants / Prérequis

» Participants

Directeurs et chefs de projet informatique. Consultants techniques.

» Prérequis

Bonne connaissance en gestion d'un projet numérique. Expérience requise.
Intra / sur-mesure

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

Vos coordonnées

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Avis vérifiés
picto avis vérifiés
Loic D. 26/11/2020
3 / 5
Pour ma part, gros manque d'exemples et d'applications concrètes. 90% de la formation sont des généralités qui ne m'ont rien apportés de particulier. J'aurais aimé avoir un exemple (très simple) que nous aurions programmé ensemble. Un début d'exemple en toute fin de formation à 16h, avec le "4", mais il manquait la description concrète entre chaque couche. Le tour de table du premier j

Olivier P. 26/11/2020
4 / 5
Fort technique , je souhaitais avoir un survol des applications en AI . Pour le mode de fonctionnement et leur compréhension très bonne formation.

Laurent M. 26/11/2020
4 / 5
Le sujet est très vaste et la durée de 2 jours permet d'entrevoir à peine la quantité de savoir. Le fait de faire de la téléformation ne permet pas la plus grande des interactivités.

Maxime W. 26/11/2020
4 / 5
* Mieux équilibrer les parties. La première journée est longue et peu intéressante, la seconde journée passe trop vite. * Ne pas montrer des diapos sans les commenter, car il est frustrant pour le stagiaire de "rater" une partie de la formation * Utiliser le mode présentateur pour avoir sous les yeux les diapos suivantes, ça permet d'éviter d'être surpris par la diapo suivante lorsque l'on a traité tout

Valerie G. 26/11/2020
4 / 5
Sujet très intéressant - ne sera sans doute pas utilisé dans le détail dans le cadre de mon activité professionnelle actuelle, permet de comprendre le concept.

Astrid Q. 26/11/2020
4 / 5
Animateur très compétent. Par contre nous étions trop nombreux pour avoir plus d'intéractions.

Virginie M. 26/11/2020
5 / 5
très bonne formation. Super formateur, total maitrise du sujet !

Céline B. 26/11/2020
5 / 5
Bravo au formateur, au delà de sa compétence, pour sa pédagogie! Les exemples pour enfants de moins de 6 ans m'ont permis de ne pas perdre le fil.

Stephane B. 26/11/2020
5 / 5
Formation très bien faite

Mokrane M. 26/11/2020
5 / 5
Une aide importante pour se familiariser avec les notions de base de l'IA et les outils utilisés.

Caralp M. 26/11/2020
5 / 5
Antoine Liutkus réussit parfaitement à sensibiliser aux enjeux majeurs de l'apprentissage automatiques tous en donnant des informations sur les outils et spécificités techniques majeurs comme futures clés pour rentrer plus en détail d'un projet.

Zahir M. 26/11/2020
5 / 5
un vaste périmètre explorer

Christophe F. 26/11/2020
5 / 5
Excellent formateur, maitrise parfaitement son, sujet, très pédagogue, très bon communicant.

Frédéric E. 26/11/2020
5 / 5
Formation excellente

David C. 26/11/2020
5 / 5
Très compétent sur un sujet plutôt difficile à présenter et à vulgariser. Une réelle expérience du formateur et une formation étayées de nombreux exemples. Ouvert aux échanges et très à l'écoute des questions et des remarques.

Hugo B. 09/11/2020
5 / 5
Malgré la complexité de la formation, l'animateur et le support permettent de ne pas décrocher tout est complet.

MOUEL L. 09/11/2020
5 / 5
Formateur pédagogue et à l'écoute des différentes remarques, contenu en accord avec mes attentes.

David B. 09/11/2020
5 / 5
Très complet et précis. Formateur agréable et compétent

Cyril L. 01/10/2020
5 / 5
Adapté à mes besoins

Stephane L. 01/10/2020
5 / 5
Très pédagogique pour un sujet complexe
Avis client 4,6 / 5

Les avis client 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.

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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.