Objectifs de formation : Le stagiaire apprendra les concepts clés du Deep Learning lors de cette formation afin de pouvoir intégrer ces fondamentaux dans la mise en place de réseaux de neurones. La formation est composée de modules théoriques et pratiques qui permettront au stagiaire d’acquérir les compétences nécessaires pour mettre en œuvre des algorithmes d’apprentissage profond.

Objectifs pédagogiques

• Comprendre les concepts de Machine Learning et l’évolution vers le Deep Learning (réseaux de neurones profonds)
• Connaitre les briques de base du Deep Learning : réseaux de neurones simples, convolutifs et récursifs
• Appréhender les modèles plus avancés : auto-encodeurs, gans, apprentissage par renforcement
• Appréhender les bases théoriques et pratiques d’architecture et de convergence de réseaux de neurones
• Comprendre les méthodologies de mise en place de réseaux de neurones, les points forts et les limites de ces outils

Prérequis

Avoir des bases en programmation et une bonne maîtrise des outils informatiques et statistiques

Connaitre les bases du Machine Learning est recommandé

Public concerné

Analystes, ingénieurs, data scientists, data analysts, data steward, développeurs, toute personne intéressée par le Deep Learning et les réseaux de neurones…