Les fondamentaux du Deep learning

 
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  3 jours       2000       Avancé    
  Prochaine session
21, 22, 23 novembre 2018
Objectifs
  • Découvrir le deep learning et ses applications, dont le transfer learning
  • Mettre en œuvre les principaux environnements de deep learning
  • Utiliser les ressources du cloud computing pour entraîner les réseaux

Prérequis

Première pratique de Python, connaissance du shell script, familiarité avec les statistiques et l’analyse


Contenu

Découvrir l’approche deep learning et ses applications

Comprendre la différence avec les approches de machine learning

  • Rappel des principes du machine learning
  • Apprentissage supervisé et non supervisé
  • L’optimisation

Comprendre le transfer learning

Découvrir les principaux environnements de deep learning

  • Tensorflow
  • Keras

Utiliser les ressources du cloud et les GPU

  • Choix
  • Installation

Découvrir les différents types de réseaux

  • Réseaux convolutionnels
  • Réseaux récurrents

Mettre en œuvre : atelier sur les réseaux convolutionnels (1 jour)

  • Préparer et traiter les images pour le deep learning (en Python)
  • Utiliser le transfer learning

Mettre en œuvre : atelier sur les réseaux récurrents (0,5 jour)


Modalités pédagogiques

Afin de mobiliser les participants, de multiplier les échanges et de faciliter l’assimilation des connaissances, cette formation alterne exposés théoriques et applications pratiques / cas concrets / travaux sur ordinateur.