IA & Data

Formation Deep Learning - Fondamentaux

3 jour(s) • 21h

Éligible OPCO

8,8/10 avis apprenants

Description

Objectifs de formation : à l’issue de la formation, le stagiaire sera capable d’appréhender les concepts clés du Deep Learning (apprentissage profond) et d’intégrer ces fondamentaux dans la mise en place de réseaux de neurones.

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

Analystes
Ingénieurs
Data Scientists
Data Analysts
Data Steward
Développeurs
Toute personne intéressée par le Deep Learning et les réseaux de neurones

Avoir des bases en programmation et une bonne maîtrise des outils informatiques et statistiques
Connaitre les bases du Machine Learning est recommandé

1
Introduction
- Le fantasme de l’intelligence artificielle face aux réalités d’aujourd’hui
- Disparition des algorithmes, nouvelle modélisation des problèmes
- Machine learning : présentation de l’apprentissage
- Approches principales
- Actions principales
- Algorithmes à évolution
- Exemples d’algorithmes Machine Learning : Régression linéaire, Naive Bayes, Random Tree.
2
Principes fondamentaux d'un réseau neuronal
- Bases mathématiques
- Définition du réseau neuronal
- Définition de l’apprentissage
- Modélisation d’un réseau neuronal
- Estimer une distribution par un réseau de neurones
- Data Augmentation
- Généralisation des résultats d'un réseau de neurones
- Initialisations et régularisations d’un réseau de neurones
- Optimisations et algorithmes de convergence
3
Outil de ML & de DL
- Outils de gestion de donnée
- Outils Machine Learning usuel
- Frameworks DL haut niveau
- Frameworks DL bas niveau
4
Convolutional Neural Networks
- Définition, fondements & applications
- Fonctionnement
- Architecture CNN pour la classification d'images
- Modèle d'attention
- Application à une classification usuel
- CNN & génération
- Stratégies d'augmentation des Feature Maps pour la génération d'une image
5
RNN
- Définition, fondements & applications
- Fonctionnement
- Évolutions : GRU & LSTM
- Problèmes de convergence & vanising gradient
- Types d'architecture
- Architecture RNN Encorder Decoder
- Application NLP
- Application vidéo
6
Modèles générationnels : VAE et GAN
- Définition, fondements & applications
- Auto-encoder & Variational AutoEncoder
- Espace latent
- Reparameterization trick
- Generative Adversarial Networks
- Convergence d'un GAN & problématiques
- Convergence améliorée
- Applications
7
Deep Reinforcement Learning
- Reinforcement Learning
- Fonction d'état & réseau neuronal
- Deep Q Learning
- Optimisations de la politique d'apprentissage & On-policy et off-policy
- Actor critic architecture & A3C
- Applications

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Questions fréquentes

FAQ : Formation Deep Learning - Fondamentaux

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.