Formations informatique à distance

Deep Learning – Mise en oeuvre

à distance

Cette formation présente les fondamentaux du Deep Learning ainsi que les principales techniques utilisées dans l’industrie. Les travaux pratiques s’appuieront sur des données réelles et présenteront des modèles récents. Certains points aborderont des sujets de recherche récents.

icon Contenu

Introduction

  • Qu’est-ce que le Deep Learning
  • Domaines du Deep Learning

Fondamentaux

  • Réseaux de neurones
  • Rétropropagation du gradient
  • Non-linéarités

Traitement d’images

  • Réseaux à convolutions
  • Briques de convolution, pooling, unpooling, convolution à stride fractionnelle
  • Classification d’images
  • Génération d’images

Traitement du langage

  • Réseaux récurrents
  • Briques LSTM, GRU, Transformer
  • Mécanismes d’attention
  • Mécanismes de mémoire
  • Traduction automatique
  • Génération de texte
  • Classification de texte

Apprentissage par renforcement

  • Principes
  • L’exemple d’AlphaGo
  • L’apprentissage par renforcement dans les jeux vidéo

Ingénierie

  • Collection de métriques
  • Analyse d’apprentissages
  • Recherche d’hyperparamètres

icon Compétences visées

  • Identifier les outils et librairies nécéssaires au deep learning
  • Prétraiter des données
  • Construire des réseaux de convolution traitant des images
  • Construire des réseaux récurrents traitant du langage
  • Construire des réseaux Transformer traitant du langage
  • Décrire les mécanismes d’attention
  • Décrire les mécanismes de mémoires
  • Décrire les principes de l’apprentissage par renforcement
  • Identifier les barrières techniques du Deep Learning
  • Identifier les mécanismes de regularisation
  • Extraire des résultats actionnables

icon Méthodologie

Depuis votre domicile ou votre entreprise. Vous rejoignez un environnement de formation en ligne, à l’aide de votre ordinateur, tout en étant éloigné physiquement du formateur et des autres participants. Vous êtes en totale immersion avec le groupe et participez à la formation dans les mêmes conditions que le présentiel.

En début et en fin de formation, les stagiaires réalisent une auto-évaluation de leurs connaissances et compétences en lien avec les objectifs de la formation. L’écart entre les deux évaluations permet ainsi de mesurer leurs acquis.

icon Public & Prérequis

Cette formation s’adresse aux data scientists, ingénieurs données et aux concepteurs-développeurs.

Prérequis : Avoir suivi la formation Machine Learning – Concepts et mise en œuvre, ou posséder les connaissances et compétences équivalentes.

icon Titre obtenu

Vous recevez une attestation de suivi de cours CPI Formations à la fin de cette formation.

Intervenant

Formateur informatique

Intervenant de la formation

Professionnel de l'informatique et de la pédagogie
Formateur informatique

Intervenant de la formation

Professionnel de l'informatique et de la pédagogie

La formation est animée par un professionnel de l’informatique et de la pédagogie, dont les compétences techniques, professionnelles et pédagogiques ont été validées par des certifications et/ou testées et approuvées par les éditeurs et/ou notre équipe pédagogique. Il est en veille technologique permanente et possède plusieurs années d’expérience sur les produits, technologies et méthodes enseignés. Il est présent auprès des stagiaires pendant toute la durée de la formation.

Prochaine session

icon Dates

icon Prix

icon Lieu

Dates
14/06/2021 – 18/06/2021
inscriptions ouvertes
35 périodes de 60 minutes (5 jours de formation)

Horaire : 9h00 – 17h30

Prix
CHF 2'950
Lieu
À distance
Détails

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Deep Learning – Mise en oeuvre

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