Les fondamentaux du Deep learning
3 jours 2000 Avancé
- 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
Première pratique de Python, connaissance du shell script, familiarité avec les statistiques et l’analyse
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)
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.
