Data & IA

Deep Learning

Prix en inter

3290 €

Durée

35h - 5 jour.s

Objectifs

Cette formation vous permettra d’apprendre à mettre en œuvre des modèles de Deep Learning en utilisant le langage de programmation Python.

Pre-requis

Expérience de la programmation en Python Connaissance de base des statistiques et des concepts mathématiques

Public visé

Développeurs – Data scientists

Programme

Module 1 : COMPRENDRE LES PRINCIPES FONDAMENTAUX DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ET DU MACHINE LEARNING

Module 2 : COMPRENDRE LE DEEP LEARNING

  • Aperçu des concepts de base de Deep Learning
  • Distinguer le Machine Learning du Deep Learning
  • Aperçu des applications pour le Deep Learning

Module 3 : APERÇU DES RÉSEAUX DE NEURONES

  • Que sont les réseaux de neurones
  • Réseaux de neurones vs modèles de régression
  • Comprendre les bases mathématiques et les mécanismes d’apprentissage
  • Construire un réseau neuronal artificiel
  • Comprendre les nœuds et les connexions neuronales
  • Travailler avec les neurones, les couches, les données d’entrée et de sortie
  • Comprendre les perceptrons monocouches
  • Différences entre l’apprentissage supervisé et non supervisé
  • Apprentissage des réseaux neuronaux de rétroaction et de retour d’information
  • Comprendre la propagation vers l’avant et la propagation vers l’arrière
  • Comprendre le Long Short-Term Memory (LSTM)
  • Explorer les réseaux de neurones récurrents (RNN)
  • Explorer les réseaux neuronaux convolutifs (CNN)
  • Améliorer la façon dont les réseaux neuronaux apprennent

Module 4 : APERÇU DES TECHNIQUES DE DEEP LEARNING

  • Réseaux de neurones
  • Traitement du langage naturel
  • Reconnaissance d’images
  • Reconnaissance de la parole
  • Analyse sentimentale
  • Exploration d’études de cas de Deep Learning

Module 5 : EXPLORER LES DIFFÉRENTES BIBLIOTHÈQUES DE DEEP LEARNING POUR PYTHON

  • TensorFlow
  • Keras

Module 6 : MISE EN PLACE DE PYTHON AVEC LE TENSORFLOW POUR LE DEEP LEARNING

  • Installation de l’API Python TensorFlow
  • Test de l’installation TensorFlow
  • Mettre en place TensorFlow pour le développement
  • Formation de votre premier modèle de réseau neuronal TensorFlow

Module 7 : CONSTRUIRE DES MODÈLES SIMPLES DE DEEP LEARNING AVEC KERAS

  • Mettre en place Python avec Keras pour le Deep Learning
  • Créer un modèle Keras
  • Comprendre vos données
  • Spécifier votre modèle d’apprentissage profond
  • Compilation de votre modèle
  • Adapter votre modèle
  • Travailler avec vos données de classification
  • Travailler avec des modèles de classification
  • Utilisation de vos modèles

Module 8 : UTILISER TENSORFLOW POUR LE DEEP LEARNING

  • Préparation des données
  • Téléchargement des données
  • Préparation des données de formation
  • Préparation des données d’essai
  • Mise à l’échelle des entrées
  • Utilisation des placeholders et des variables
  • Spécification de l’architecture du réseau
  • Utilisation de la fonnction cost
  • Utilisation de l’optimiseur
  • Utilisation des initialisateurs
  • Adapter le réseau de neurones
  • Construire le graphique
  • Inférence
  • Perte
  • Entrainement
  • Former le modèle
  • Le graphique
  • La session
  • Boucle d’entrainement
  • Évaluer le modèle
  • Construire le graphique d’évaluation
  • Évaluer avec les résultats de l’évaluation
  • Modèles de formation à l’échelle
  • Visualisation et évaluation des modèles avec TensorBoard
  • Pratique : Construire un modèle de Deep Learning pour la prévision d’évènements en utilisant       Python

Module 9 : ÉTENDRE LES CAPACITÉS DE VOTRE ENTREPRISE

  • Développer des modèles dans le Cloud Utiliser les processeurs graphiques (GPU) pour accélérer le Deep Learning
  • Application des réseaux neuronaux de Deep Learning à la vision par ordinateur, à la   reconnaissance vocale et à l’analyse de texte

  • Formation présentielle ou distancielle dispensée par un formateur expérimenté. La formation alterne des exposés théoriques, des démonstrations et la mise en pratique au travers d'exercices et de cas concrets.
  • Evaluation des acquis tout au long de la formation à travers des Tps, des Quizz ;
    Evaluation de satisfaction de fin de formation ;
    Attestation de fin de formation précisant les modules acquis et en cours d’acquisition ;
    Support de cours remis en fin de session.

  • Vous pouvez vous inscrire pour suivre une de nos formations jusqu'à la veille de la date de démarrage si la formation est financée directement par votre entreprise ET si le nombre maximum de participants n'est pas atteint. Si la formation est financée via un OPCO, vous devez au préalable avoir obtenu un accord de ce dernier.

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