Initiation au Deep learning

OBJECTIFS

 Maîtriser les règles de base du deep learning
 Connaître un outil de référence
 Développer quelques algorithmes pour appréhender le travail sur les variables et l’optimisation des erreurs de modélisation.

PUBLIC VISE

Ingénieurs et techniciens en bureau d’études ou toute autre personne utilisant des manipulations de données et de calcul sur ces données, ayant besoin de mieux comprendre ce que représente le deep learning en termes de possibilité et de savoir-faire.

PREREQUIS

Connaissance en programmation Python, savoir écrire un script.
Mathématiques (moyenne, médiane, variance, calcul de distances, dérivées, etc.), savoir faire des opérations sur des données dans un tableur.
Un PC avec webcam, haut-parleur et micro et une liaison Internet sont requis.

INTERVENANT

Data scientist / expert du Machine Learning
Le programme CAP’TRONIC aide, chaque année, 400 entreprises à monter en compétences sur les technologies liées aux systèmes électroniques et logiciel embarqué.

PRIX

Non-adhérent : 1 200€ HT
Adhérent CAP’TRONIC : 900€ HT

Remarque : Notre certification QUALIOPI vous garantit un process certifié sur nos actions de formation et permet un financement des formations CAP’TRONIC par votre Opérateur de Compétences (OPCO) hors CPF.

LIEU

Formation à distance : Les accès à un outil informatique en ligne adapté seront fournis au stagiaire avant le démarrage de la formation. Aucun logiciel spécifique n’est à installer. Seule une connexion à Internet est requise

PROGRAMME sur 4 demi-journées

Matin 1

Tour de table

Définitions - Big Data et Intelligence Artificielle
Présentation et description des concepts
Big Data : la base, le media, le codage, les 6V, des exemples emblématiques du big data
IA : les objectifs, la complexité, le niveau d’intelligence

Les enjeux économiques, sociaux, environnementaux et de souveraineté
Les entreprises data-driven
L’open-source et l’open-data
Les architectures informatiques
L’humain augmenté et les univers virtuels
La régulation européenne : RGPD, DGA/DMA/DSA et l’IA Act
Les IA de confiance et les IA frugales

Organisation de projet DL
L’évaluation de la maturité d’une organisation
La démarche agile
le MLOps

Matin 2

Les grands principes du Machine et Deep Learning
Les étapes de construction d’un modèle
La nature statistique des données et leurs dimensions
Les modélisations supervisées, non-supervisées et par renforcement
Les classifications et les régressions
L’évaluation des modèles, les biais et les erreurs
Des algorithmes ML de classification d’images
Prise en main des codes préparés à l’avance.

Matin 3

Différents algorithmes de Deep Learning
Les réseaux complètement connectés (DNN)
Les réseaux convolutifs (CNN)
Les autoencoders (AE)
Les Generative Adversarial Networks (GAN)

Mise en pratique avec Keras, Tensorflow.

Matin 4

Différents algorithmes de Deep Learning
Les réseaux récurrents (LSTM, GRU)
Les Generative Pre-Trained Transformers (GPT)
Deep Reinforcement Learning

Mise en pratique avec Keras, Tensorflow.

Tour de table de clôture

ORGANISATION

Moyens pédagogiques : Outil de visioconférence - Support de cours - Etude de cas et TP – assistance pédagogique assurée par le formateur pour une durée de 2 mois suivant la formation
Moyens permettant d’apprécier les résultats de l’action : Evaluation de l’action de formation par l’envoi d’un questionnaire de satisfaction à chaud à l’issue de la formation, puis d’un questionnaire à froid quelques semaines après la formation.
Moyen permettant de suivre l’exécution de l’action : Evaluation des connaissances via un questionnaire avant et après la formation.
Sanction de la formation : Attestation d’assiduité

RENSEIGNEMENTS ET INSCRIPTION

Florence CAGNARD, cagnard@captronic.fr - 06 70 73 23 43
Pour toute question y compris les conditions d’accès pour les publics en situation de handicap.

Les inscriptions sont closes. Pour connaitre les prochaines sessions de formation sur l’Intelligence Artificielle, cliquez ici

Informations mises à jour le 29/01/2024