Initiation au Deep learning
Le Deep Learning est très présent dans les propositions de traitements automatiques des données, essentiellement dans le traitement des images. Cette formation alternera théorie et exercices pour comprendre le fonctionnement du Deep Learning, connaître les familles d’algorithmes et les utiliser sur quelques exemples, pour pouvoir ensuite encadrer des projets de data science et réaliser des preuves de concept avec ses propres données.
Pré-inscription en ligne - Session 14 au 17 janvier 2025
OBJECTIFS
Comprendre le fonctionnement du Deep Learning
Connaître tous les aspects d’un projet Deep Learning
Connaître plusieurs familles de modèles
Construire des algorithmes avec les outils de référence
PUBLIC VISE
Ingénieurs et techniciens en bureau d’études ou toute autre personne devant manipuler des données volumineuses telles que les images, ayant besoin de mieux comprendre ce que représente le deep learning en terme de possibilité et de savoir-faire.
PREREQUIS
Connaissance en programmation Python, savoir écrire un script.
Mathématiques (géométrie, calcul vectoriel/matriciel).
Des connaissances en Machine Learning sont préférables.
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.
Pré-inscription en ligne - Session 21 au 24 janvier 2025
Initiation au Deep learning 21 au 24 janvier 2025 (4 matinées)
Les informations recueillies sur ce formulaire sont enregistrées dans un fichier informatisé par JESSICA France à des fins de communication via emailing. Elles sont conservées jusqu’à votre demande de désinscription et sont destinées aux équipes de JESSICA France localisées en France. Conformément à la loi « informatique et libertés », vous pouvez exercer votre droit d’accès aux données vous concernant et les faire rectifier en contactant
Informations mises à jour le 30/09/2024