Formation deep learning – iA

A votre convenance

Maîtriser les technologies d’intelligence artificielle est devenu impératif pour les entreprises qui veulent rester compétitives. La formation deep learning, est spécialement conçue pour répondre à cette exigence.

Elle s’adresse aux professionnels possédant déjà des connaissances solides en programmation Python et en mathématiques statistiques, désireux de plonger dans les méandres du Deep Learning. À travers cette formation, nous proposons une immersion complète dans les techniques avancées de modélisation prédictive et de reconnaissance de motifs complexes, indispensables à l’analyse de données massives.

Pour les entreprises prêtes à franchir ce cap décisif, nous vous invitons à demander un devis et découvrir comment notre formation deep learning qui peut transformer votre approche de l’intelligence artificielle.

À l’issue de la formation deap learning, le participant sera en mesure de :

Appliquer les différentes méthodes d'optimisation
Maitriser les outils du cloud et des bibliothèques du Deep Learning
Appliquer les modules du Deep Learning aux données séquentielles
Créer des modèles RNN, les entraîner et les évaluer
Comprendre le modèles génératifs (GANs) et leurs applications

Toute personne souhaitant comprendre et maitriser le Deep Learning.

Bonne connaissance en programmation python, en mathématique et en statistique.

LE PROGRAMME

ENTRAÎNEMENTS

Introduction Deep Learning, Multilayer Perceptron

Introduction au Deep Learning
Définition du Perceptron
Perceptron Training
MLP (multi-layer perceptron)
Intro Back Propagation & Chain Rule
Computation Graph

Réseau de neurones

Stochastic Gradient Descent (SGD)
Astuces pour améliorer SGD
Méthodes d’optimisation avancées
Entraînement des réseaux de neurones
GPUs dans Deep Learning
Introduction à la bibliothèque Keras

Deep learning sur les images

Rappel MLP
Convolution Layer
Convolution Design Parameter
L'intérêt de la convolution useful
Pooling Layer
Multiple Convolution Layer
Présentation CNN
Le factors
Trois architectures CNN de base
Entrainement CNN
Apprentissage par transfert (Transfer Learning)

Deep Learning sur les données séquentielles

Modèles générationnels (Basic Generative Adversarial Networks (GANs))

Deep Convolutional GANs

Activations (Propriétés basiques)
Fonctions d’activation communes
Batch Normalization
Padding et Stride
Pooling et Upsampling
Convolutions transposées

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PRÊT À FAIRE LE GRAND SAUT ET ÉCHANGER SUR VOTRE PROJET

Nos équipes vous recontacteront pour échanger sur vos besoins en formation.

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