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Formation Réseaux de Neurones
- Référence : PYDS030
- Durée : 2 jours (14 heures)
- Certification : Non
- Eligible CPF : Non
CONNAISSANCES PREALABLES
- Connaissance des bases du machine learning
PROFIL DES STAGIAIRES
- Chefs de projet
- Développeurs IA
OBJECTIFS
- Comprendre le principe, l'architecture et les différents types de réseaux de neurones et les mettre en pratique avec keras
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 - Positionnement
- Rappels des principes de base du machine learning et du deep learning
- Principe des réseaux de neurones, Multi-Layer Perceptron
- Exemples d’applications
- Frameworks existants : Keras, PyTorch, Caffe
2 - Conception d'un réseau de neurones
- Entrainement : principe de l’apprentissage supervisé
- Préparation des données
- Dimensionnement du réseau : taille des couches, profondeur
- Fonctions d’activation
- Mise en pratique avec Keras
3 - Optimisation d'un réseau de neurones
- Évaluation d’un modèle, performances
- Descente de gradient
- Choix des hyper-paramètres
- Optimisation de l’apprentissage: taille de batch, epochs, algorithmes
4 - Deep Learning
- Architecture des réseaux de neurones multi-couches
- Différents types de couches et domaines d’application : CNN, RNN, LSTM, RCNN
- Exemples : applications de reconnaissance d’images (Rekognition)