IA, Deep Learning

  • Référence : PYCB056
  • Durée : 1 jour (7 heures)
  • Certification : Non
  • Eligible CPF : Non

CONNAISSANCES PREALABLES

  • Connaissances de base de Machine learning

PROFIL DES STAGIAIRES

  • Chefs de projet, data-scientists souhaitant comprendre les mécanismes fondamentaux de l'IA et du deep learning

OBJECTIFS

  • Comprendre les apports du deep learning et de l'IA, et les principes de base

METHODES PEDAGOGIQUES

  • 6 à 12 personnes maximum par cours, 1 poste de travail par stagiaire
  • Remise d’une documentation pédagogique papier ou numérique pendant le stage
  • La formation est constituée d’apports théoriques, d’exercices pratiques et de réflexions

METHODES D'EVALUATION DES ACQUIS

  • Auto-évaluation des acquis par le stagiaire via un questionnaire
  • Attestation de fin de stage adressée avec la facture

FORMATEUR

Consultant-Formateur expert Bigdata

CONTENU DU COURS

1 - Présentation

  • Définitions et positionnement IA, deep learning et Machine Learning
  • Les apports du deep learning, état de l’art
  • Exemples, domaines d’application, présentation de deepmind

2 - Deep learning

  • Les réseaux de neurones : principe, différents types de réseaux de neurones (artificiels, convolutifs, récurrents, …)
  • Présentation de TensorFlow, scikit-learn,keras, mxnet, caffe
  • Exemple de mise en oeuvre avec TensorFlow
  • Calcul distribué sur des CPU, GPU
  • Principe des tenseurs, caractéristiques d’un tenseur : type de données, dimensions
  • Définition de tenseurs simples, gestion de variables pour la persistance, représentation des calculs et des dépendances entre opérations par des graphes APIs fournies en standard, modèles d’apprentissage

3 - Intelligence Artificielle

  • Etat de l’art
  • Outils disponibles
  • Exemple de projets
  • Mise en oeuvre sur cloud AutoML : langages naturels, traduction, reconnaissance d’images, …
cookie