Deep Learning par la pratique

Résumé

Type de certification

• Formation qualifiante

Thématique

• Informatique

Composante(s)

• Ingénierie

Présentation

Code FC

• J101

Objectifs

• Conditionner les données pour assurer un apprentissage efficace.
• Choisir et dimensionner une architecture de réseau adaptée à un problème
• Adapter les méta-paramètres du réseau pour optimiser ses performances
• Visualiser et interpréter les résultats.  

Compétences visées

• Savoir identifier les opportunités du deep learning pour répondre à un besoin métier
• Concevoir et développer des preuves de concept orientées Deep Learning
• Créer des solutions innovantes

Contenu

• Bases de l’apprentissage automatique : données, représentation, décision et éléments de méthodologie.
• Prise en main d’un réseau de neurones multicouches (MLP) dans un environnement de travail dédié (Python).
• Bonnes pratiques, interprétation et optimisation   d’un réseau.
• Architectures avancées : Réseaux convolutionnels (CNN) et réseaux récurrents (RNN),
• Mise en œuvre sur des tâches concrètes (défis de type Kaggle challenge).

Effectif minimal

• 6

Effectif maximal

• 12

Mots clefs

• Formation
• IA
• intelligence artificielle
• données massives
• réseaux de neurones
• python
• aloritme
• r

Pièces jointes à télécharger

• Plaquette descriptive Deep learning (605 Ko)

Public cible et prérequis

Public et prérequis

Ingénieurs, techniciens, chefs de projet possédant un bon niveau en mathématique et/ou informatique ( python: algoritme et syntaxe) souhaitant développer des compétences dans le traitement des données massives

Tarifs

Tarifs

1950€

Organisation/Calendrier

Organisation

3 jours - 21 heures

Chaque participant dispose d'un environnement de travail dédié au Deep Learning.Développement sur Py Torch aisément transposable dans d'autres environnements open source ( Tensor Flow...)

Calendrier

24,25,26 juin 2019

Durée

• 21 heures

Lieu(x)

• Campus Jussieu

Contacts/Inscription

Co-Responsable

• Obin Nicolas

Evaluation/Validation

Contrôle des connaissances

Evaluation

Validation

• Attestation de compétences