IA & Data

Formation Deep Learning - Avancé

4 jour(s) • 28h

Éligible OPCO

8,8/10 avis apprenants

Description

Objectif de formation : Manipuler les outils de deep learning les plus courants pour créer et entrainer divers types de réseaux de neurones profonds sur différents types types de données

Appréhender l'évolution des réseaux de neurones et les raisons du succès du Deep Learning
Manipulation des bibliothèques de Deep Learning les plus répandues
Maîtriser les notions de création, les outils de diagnostic et les effets des divers verrous et leviers
Obtenir de l'expérience pratique sur différents problèmes concrets

Ingénieurs
Chefs de projet IA
Consultants IA

Connaissances solides en statistiques
Compétences en Machine Learning
Expérience pratique sur Deep Learning

1
Introduction
- Conception d'un graphe & exécution au sein d'une session
- Cycle de vie de la valeur d’un nœud
- Manipulation des matrices
- Régression linéaire
- Descente de gradient
- Fourniture des données à l’algorithme d’entraînement
- Enregistrement et restauration des modèles
- Visualisation du graphe & courbes d’apprentissage
- Travaux pratiques : cas concrets de ML en classification & régression
2
Introduction aux réseaux de neurones artificiels
- Entrainement d'un PMC avec une API TensorFlow de haut niveau
- Entrainement d'un PMC à l'aide de TensorFlow
- Configuration précise des hyperparamètres d’un réseau de neurones
3
Entraînement de réseaux de neurones profonds
- Difficultés de disparition & d’explosion des gradients
- Réutilisation des couches pré-entraînées
- Optimiseurs plus rapides
- Sur-ajustement grâce à la régularisation
- Recommandations pratiques
- Travaux pratiques : implémentation d'un réseau de neurones à la manière du framework TensorFlow
4
Réseaux de neurones convolutifs
- Architecture du cortex visuel
- Couche de convolution
- Couche de pooling
- Architectures de CNN
- Travaux pratiques : implémentation des CNN en utilisant des jeux de données variés.
5
Présentation de l'outil Keras : Deep Learning
- Régression logistique
- Perceptron
- Réseaux de neurones convolutifs
- Travaux pratiques : implémentation de Keras en utilisant des jeux de données variés
6
Réseaux de neurones récurrents
- Neurones récurrents
- RNR de base avec TensorFlow
- Entrainement des RNR
- RNR profonds
- Cellule LSTM
- Cellule GRU
- Traitement automatique du langage naturel
- Travaux pratiques : implémentation des RNN en utilisant des jeux de données variés
7
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 : Implémentation d'autoencodeurs en utilisant des jeux de données variés

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Questions fréquentes

FAQ : Formation Deep Learning - Avancé

Oui, mais la prise en charge d'une formation professionnelle par un OPCO dépend de votre opérateur de compétences, de votre branche d'activité et des critères de financement applicables. Ascent Formation vous accompagne dans l'identification des possibilités de financement adaptées à votre entreprise.
Une formation inter-entreprises réunit des participants issus de différentes organisations, tandis qu'une formation intra-entreprise est organisée pour les collaborateurs d'une même entreprise. Le format intra permet notamment d'adapter le contenu et les modalités aux besoins spécifiques de vos équipes.
Selon la formation proposée, il est possible de suivre une formation professionnelle à distance, en présentiel ou selon d'autres modalités disponibles. Consultez les informations de la session concernée ou contactez-nous pour connaître les formats possibles.
Oui, une formation professionnelle peut être adaptée aux objectifs, au niveau des participants et aux besoins opérationnels de votre entreprise. Ascent Formation vous propose des parcours personnalisés pour accompagner le développement des compétences de vos équipes.