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Certification FCU

Deep Learning par la pratique

Résumé

Type de certification

  • Formation qualifiante

Thématique

  • Informatique

Composante(s)

Présentation

Code FC

  • J101

Objectifs

  • Conditionner les données pour assurer un apprentissage efficace.
  • Choisir et dimensionner une architecture de réseau adaptée à un problème
  • Adapter les méta-paramètres du réseau pour optimiser ses performances
  • Visualiser et interpréter les résultats.  

Compétences visées

  • Savoir identifier les opportunités du deep learning pour répondre à un besoin métier
  • Concevoir et développer des preuves de concept orientées Deep Learning
  • Créer des solutions innovantes

Contenu

  • Bases de l’apprentissage automatique : données, représentation, décision et éléments de méthodologie.
  • Prise en main d’un réseau de neurones multicouches (MLP) dans un environnement de travail dédié (Python).
  • Bonnes pratiques, interprétation et optimisation   d’un réseau.
  • Architectures avancées : Réseaux convolutionnels (CNN) et réseaux récurrents (RNN),
  • Mise en œuvre sur des tâches concrètes (défis de type Kaggle challenge).

Effectif minimal

  • 6

Effectif maximal

  • 12

Mots clefs

  • Formation
  • IA
  • intelligence artificielle
  • données massives
  • réseaux de neurones
  • python
  • aloritme
  • r

Pièces jointes à télécharger

Public cible et prérequis

Public et prérequis

Ingénieurs, techniciens, chefs de projet possédant un bon niveau en mathématique et/ou informatique ( python: algoritme et syntaxe) souhaitant développer des compétences dans le traitement des données massives

Tarifs

Tarifs

1950€

Organisation/Calendrier

Organisation

3 jours - 21 heures

Chaque participant dispose d'un environnement de travail dédié au Deep Learning.Développement sur Py Torch aisément transposable dans d'autres environnements open source ( Tensor Flow...)

Calendrier

Nous consulter

Durée

  • 21 heures

Lieu(x)

  • Campus Jussieu

Contacts/Inscription

Co-Responsable

  • Obin Nicolas

Evaluation/Validation

Contrôle des connaissances

Evaluation

Validation

  • Attestation de compétences