Deep Learning avec Tensorflow

Dernière mise à jour : 17/02/2021

Description
Module 1 : Deep learning :
  • Introduction au Deep Learning
  • Exemples de cas d'utilisation
  • Principes de base

Module 2 : Les réseaux de neurones :
  • Outils de base : régression linéaire et logistique
  • Descente de gradient
  • Rajouter des couches de neurones
  • Architecture du réseau

Module 3 : Entrainer un réseau de neurone :
  • Pré-traiter les données
  • Choisir une fonction d'activation
  • Choisir un optimizer
  • Choisir un taux d'apprentissage
  • Superviser les epochs

Module 4 : Réseaux de neurones convolutifs, CNN :
  • Couche de convolution
  • Couche de pooling
  • Cas d'utilisation pour les images
  • Architectures d'un réseau convolutif

Module 5 : Transfer learning :
  • Réutiliser un modèle déjà entrainé
  • Exemple pour les images
  • Exemple pour les textes

Module 6 : Réseaux de neurones récurrents (RNN) :
  • Fonctionnement des réseaux de neurones récurrents
  • Exemple pour le texte
  • Exemple pour les séries temporelles
Objectifs de la formation
Dans cette formation vous apprendrez comment fonctionnent les réseaux de neurones, comment concevoir leur architecture et comment les entraîner efficacement. Découvrez les réseaux de neurones convolutifs, récurrents, et utilisez des modèles pré-entrainés grâce au Transfer Learning.
En alternant explications théoriques et mises en pratiques sur des jeux de données réels, vous comprendrez les mécanismes sous-jacents et les différents leviers à votre disposition pour optimiser vos réseaux.
Public visé
Développeur, data engineer, data analyst, data scientist, chercheur, ingénieur R&D, chef de projet technique, statisticien, et toute personne travaillant dans la data et sachant manipuler du code informatique
Prérequis
Pour suivre cette formation, les apprenants doivent connaitre un langage de programmation, idéalement Python.
Modalités pédagogiques
Inter-Entreprises
Intra-Entreprises et sur-mesure
En présentiel et/ou téléprésentiel (à distance)
Moyens et supports pédagogiques
Dans le cas d'une formation présentielle dans nos locaux, salle de formation équipée :
- un poste informatique par apprenant
- un bloc-notes + stylo
- un support de cours
- un espace de partage en ligne
- un vidéoprojecteur
- un tableau blanc
- connexion Internet
Modalités d'évaluation et de suivi
Questionnaire de satisfaction de fin de stage.

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Lieu :
Balma
Salle à définir - AIX - 970, rue René Descartes Horizon Ste-Victoire Bat B 13100 Aix en Provence FRANCE
Balma
Salle à définir - AIX - 970, rue René Descartes Horizon Ste-Victoire Bat B 13100 Aix en Provence FRANCE
Détail des horaires :
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  • 17/05/21 → 19/05/21 Nouveauté Balma
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