- Durée : 2 jours
- 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.
Alternance entre apports théoriques et exercices pratiques (en moyenne 30 à 50%)
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.
Alternance entre apports théoriques et exercices pratiques (en moyenne 30 à 50%)
Remise d’un support de cours.
Modalités d’évaluation
Feuille de présence signée en demi-journée
Évaluation des acquis tout au long de la formation
Questionnaire de satisfaction
Attestation de stage à chaque apprenant
Positionnement préalable oral ou écrit
Évaluation formative tout au long de la formation
Évaluation sommative faite par le formateur ou à l’aide des certifications disponibles
Évaluation des acquis tout au long de la formation
Questionnaire de satisfaction
Attestation de stage à chaque apprenant
Positionnement préalable oral ou écrit
Évaluation formative tout au long de la formation
Évaluation 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
A l’aide d’un logiciel comme Teams, Zoom…, un micro et éventuellement une caméra pour l’apprenant, suivez une formation en temps réel et entièrement à distance
Lors de la classe en ligne, les apprenants interagissent et communiquent entre eux et avec le formateur
Les formations en distanciel sont organisées en Inter-Entreprises comme en Intra-Entreprise
L’accès à l’environnement d’apprentissage (support de cours, labs) ainsi qu’aux preuves de suivi et d’assiduité (émargement, évaluation) est assuré
Les participants recevront une convocation avec lien de connexion
Pour toute question avant et pendant le parcours, une assistance technique et pédagogique est à disposition auprès de notre équipe par téléphone au 03 25 80 08 64 ou par mail à secretariat@feep-entreprises.fr
Lors de la classe en ligne, les apprenants interagissent et communiquent entre eux et avec le formateur
Les formations en distanciel sont organisées en Inter-Entreprises comme en Intra-Entreprise
L’accès à l’environnement d’apprentissage (support de cours, labs) ainsi qu’aux preuves de suivi et d’assiduité (émargement, évaluation) est assuré
Les participants recevront une convocation avec lien de connexion
Pour toute question avant et pendant le parcours, une assistance technique et pédagogique est à disposition auprès de notre équipe par téléphone au 03 25 80 08 64 ou par mail à secretariat@feep-entreprises.fr
Programme
Introduction
- Créer un premier graphe et l’exécuter dans une session.
- Cycle de vie de la valeur d’un nœud.
- Manipuler des matrices.
- Régression linéaire.
- Descente de gradient.
- Fournir des données à l’algorithme d’entraînement.
- Enregistrer et restaurer des modèles.
- Visualiser le graphe et les courbes d’apprentissage.
- Portées de noms. Partage des variables.
Introduction aux réseaux de neurones artificiels
- Du biologique à l’artificiel.
- Entraîner un PMC (perceptron multicouche) avec une API TensorFlow de haut niveau.
- Entraîner un PMC (perceptron multicouche) avec TensorFlow de base.
- Régler précisément les hyperparamètres d’un réseau de neurones.
Entraînement de réseaux de neurones profonds
- Problèmes de disparition et d’explosion des gradients.
- Réutiliser des couches pré-entraînées.
- Optimiseurs plus rapides.
- Éviter le sur-ajustement grâce à la régularisation.
- Recommandations pratiques.
Réseaux de neurones convolutifs
- L’architecture du cortex visuel.
- Couche de convolution.
- Couche de pooling.
- Architectures de CNN.
Deep Learning avec Keras
- Régression logistique avec Keras.
- Perceptron avec Keras.
- Réseaux de neurones convolutifs avec Keras.
Réseaux de neurones récurrents
- Neurones récurrents.
- RNR de base avec TensorFlow.
- Entraîner des RNR. RNR profonds.
- Cellule LSTM. Cellule GRU.
- Traitement automatique du langage naturel.
Autoencodeurs
- Représentations efficaces des données.
- ACP avec un autoencodeur linéaire sous-complet.
- Autoencodeurs empilés.
- Pré-entraînement non supervisé avec des autoencodeurs empilés.
- Autoencodeurs débruiteurs. Autoencodeurs épars. Autoencodeurs variationnels. Autres autoencodeurs.
Accessibilité
Notre organisme peut vous offrir des possibilités d’adaptation et/ou de compensations spécifiques si elles sont nécessaires à l’amélioration de vos apprentissages sur l’ensemble de nos formations. Aussi, si vous rencontrez une quelconque difficulté, nous vous invitons à nous contacter directement afin d’étudier ensemble les possibilités de suivre la formation
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.