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Mise en oeuvre de Solutions Deep Learning

Objectifs

  • Avoir une bonne connaissance du Deep Learning
  • Implémenter des modèles de Deep Learning en Python
  • Effectuer des analyses profondes
  • Gérer et tirer des opportunités métier à partir des données grâce au Deep Learning
  • Formation nouvellement créée ou entièrement remaniée
  • Stage / Presentiel
  • 2 880 € (HT)
  • 4 Jours (28 Heures)
  • Repas Offert
  • Code: IIA14

Programme Détaillé

ingénieur, analyste, concepteur, décideur, manager, toute personne intéressée par les modèles du Deep Learning, la mise en pratique du Deep Learning, les opportunités métier du Deep Learning, la transformation numérique 4.0 des entreprises
Le domaine de l’intelligence artificielle
La place du deep learning en intelligence artificielle
Les réseaux de neurones artificiels
Présentation
Développement et mise en oeuvre
Évaluation et ajustement
Les réseaux de neurones à convolution
Présentation
Développement et mise en oeuvre
Évaluation et ajustement
Les réseaux de neurones récurrents
Présentation
Développement et mise en oeuvre
Évaluation et ajustement
Self-Organizing Maps
Présentation
Développement et mise en oeuvre
Boltzmann Machines
Présentation
Développement et mise en oeuvre
Auto-Encoders
Présentation
Développement et mise en oeuvre
Apprentissage par renforcement
Présentation
Développement et mise en oeuvre
Bilan et Synthèse
Mathématique niveau lycée
consultant-formateur en Intelligence Artificielle, enseignant-chercheur en IA
Pour chaque modèle, des cas d’étude du monde réel sont mis en oeuvre et développés avec les stagiaires afin d'acquérir les bonnes pratiques à adopter pour élaborer la meilleure solution « Deep Learning » dans le but de la création de valeur dans les activités métier des entreprises
Pour les formations "A distance", elles sont réalisées avec un outil de visioconférence de type Teams ou Zoom selon les cas, permettant au formateur d'adapter sa pédagogie.
Retrouvez sur notre site internet toutes les précisions sur les sessions à distance ou les classes virtuelles.
L’intelligence artificielle semble toucher tous les domaines d’activité : des voitures autonomes, aux assistants virtuels en passant par les jeux ou encore les diagnostics médicaux. Dans tous ces domaines d’application de l’intelligence artificielle les progrès sont impressionnants. Aussi, les ambitions grandissent et avec elles la complexité des problèmes à résoudre. Il apparaît aujourd’hui que seul le « Deep Learning » (Apprentissage Profond) est en mesure de relever le défi de cette nouvelle complexité. C’est la raison pour laquelle, ce domaine est au centre de toutes les attentions en intelligence artificielle.