Les fondamentaux du Deep learning avec Python
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Prochaine session
7, 8, 9 juin 2023
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- Comprendre et savoir mettre en œuvre les réseaux de neurones denses (DNN), à l’aide de l’algorithme de rétro-propagation (backpropagation)
- Comprendre et savoir mettre en œuvre les réseaux de neurones convolutifs (CNN) et le transfer learning
- Comprendre et savoir mettre en œuvre les réseaux de neurones récurrents (RNN)
- Comprendre et savoir mettre en œuvre les autoencoders (AE)
- Cnnaissances avancées en Machine learning (formation Machine learning : bagging, gradient boosting, SVM avec Python).
- Connaissances intermédiaires de Python (formation Python intermédiaire)
Data scientists
Réseaux de neurones denses – DNN
- Neurone formel
- Perceptron multicouche (MLP)
- Fonctions d’activation
- Algorithme de retro-propagation
- Applications sur cas pratiques
Considérations informatiques
- Frameworks TensorFlow, Keras et PyTorch
- GPU & cloud computing
Réseaux de neurones convolutifs – CNN
- Convolution
- Architectures classiques de CNN
- Transfer learning
- Applications sur cas pratiques
Réseaux de neurones récurrents – RNN
- Neurone récurrent
- Cellule récurrente
- LSTM
- Applications sur cas pratiques
Autoencoders – AE
- Architecture
- Applications sur cas pratiques
Introduction aux modèles GAN
Moyens pédagogiques
- Exposé théorique de concepts
- Applications pratiques sur ordinateur
- Échanges sur les pratiques et expériences des participants
- Temps de questions / réponses
- Exercices, quiz, forum etc.
Méthodes pédagogiques
