- Durée : 2 jours
- Certification(s) : aucune
- Eligible CPF : non
Objectifs
Prérequis - Participants
Moyens pédagogiques & techniques
Programme
Objectifs
Comprendre l’évolution des réseaux de neurones et les raisons du succès actuel du Deep Learning
Utiliser les bibliothèques de Deep Learning les plus populaires
Comprendre les principes de conception, les outils de diagnostic et les effets des différents verrous et leviers
Acquérir de l’expérience pratique sur plusieurs problèmes réels
Utiliser les bibliothèques de Deep Learning les plus populaires
Comprendre les principes de conception, les outils de diagnostic et les effets des différents verrous et leviers
Acquérir de l’expérience pratique sur plusieurs problèmes réels
Prérequis - Participants
Prérequis
Bonnes connaissances en statistiques
Bonnes connaissances du Machine Learning
Bonnes connaissances du Machine Learning
Participants
Ingénieurs/chefs de projet IA, consultants IA et toute personne souhaitant découvrir les techniques Deep Learning
Moyens pédagogiques & techniques
Moyens pédagogiques
Réflexion de groupe et apports théoriques du formateur
Travail d’échange avec les participants sous forme de réunion-discussion
Utilisation de cas concrets issus de l’expérience professionnelle
Validation des acquis par des questionnaires, des tests d’évaluation, des mises en situation et des jeux pédagogiques
Remise d’un support de cours
Travail d’échange avec les participants sous forme de réunion-discussion
Utilisation de cas concrets issus de l’expérience professionnelle
Validation des acquis par des questionnaires, des tests d’évaluation, des mises en situation et des jeux pédagogiques
Remise d’un support de cours
Modalités d’évaluation
Feuille de présence signée en demi-journée
Evaluation des acquis tout au long de la formation
Questionnaire de satisfaction
Attestation de stage à chaque apprenant
Positionnement préalable oral ou écrit
Evaluation formative tout au long de la formation
Evaluation sommative faite par le formateur ou à l’aide des certifications disponibles
Evaluation des acquis tout au long de la formation
Questionnaire de satisfaction
Attestation de stage à chaque apprenant
Positionnement préalable oral ou écrit
Evaluation formative tout au long de la formation
Evaluation sommative faite par le formateur ou à l’aide des certifications disponibles
Moyens techniques en présentiel
Accueil des stagiaires dans une salle dédiée à la formation, équipée d’ordinateurs, d’un vidéo projecteur d’un tableau blanc et de paperboard
Moyens techniques à distance
Accueil des stagiaires dans une salle dédiée à la formation, équipée d’ordinateurs, d’un vidéo projecteur d’un tableau blanc et de paperboard
Programme
Introduction
Introduction aux réseaux de neurones artificiels
Entraînement de réseaux de neurones profonds
Réseaux de neurones convolutifs
Deep Learning avec Keras
Réseaux de neurones récurrents
Autoencodeurs
Accessibilité
Les personnes atteintes de handicap souhaitant suivre cette formation sont invitées à nous contacter directement, afin d’étudier ensemble les possibilités de suivre la formation. Notre organisme peut vous offrir des possibilités d’adaptation et/ou de compensations spécifiques si elles sont nécessaires à l’amélioration de vos apprentissages
Profil formateur
Nos formateurs sont des experts dans leurs domaines d’intervention
Leur expérience de terrain et leurs qualités pédagogiques constituent un gage de qualité
Leur expérience de terrain et leurs qualités pédagogiques constituent un gage de qualité