Maitrisez le Deep Learning
Maitrisez le Deep Learning
- Durée : 5 jours
- REF : DPL01
- Prix : 1 990 € HT
- PROCHAINES SESSIONS
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- OBJECTIFS PÉDAGOGIQUES
À l’issue de la formation, 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
- PUBLIC CONCERNÉ
Toute personne souhaitant comprendre et maitriser le Deep Learning.
- PRÉREQUIS
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
- Introduction à RNN
- Entraînement RNN
- Limitations de vanilla RNN
- LSTM et GRU
Modèles générationnels (Basic Generative Adversarial Networks (GANs))
- Introduction aux GANS
- Discriminateur
- Générateur
- BCE fonction de coût
- Intro à PyTorch
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
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