Deep Learning avec TensorFlow

• Comprendre la différence entre Machine Learning, Deep Learning et Intelligence Artificielle (IA).
• Comprendre comment l’IA est utilisée aujourd’hui par les entreprises pour gagner en compétitivité.
• Comprendre les concepts de base du Machine Learning tels que : le perceptron, le réseau de neurones et les différents hyperparamètres d’un réseau de neurones profond.
• Découvrir la vision par ordinateur et comment implémenter un réseau de neurones simple au travers d’un cas pratique sur TensorFlow.

PRÉREQUIS

Vous devez avoir des bases en développement logiciel, peu importe le langage (php, javascript, C, C++, Java, Python…), et savoir ce qu’est une variable, écrire des fonctions, écrire des boucles (for), écrire des conditions (if) et savoir ce que sont un objet et une classe. 

Avant de vous inscrire, vérifiez que vous avez le niveau requis, en réalisant le Test accessible sur ce lien

MODALITÉS DE PARTICIPATION

• Cette formation de 8h est proposée :
  • soit en présentiel à Paris dans le XVe arrondissement (sauf indications contraires que l’on vous communiquerait), généralement le samedi de 9h à 18h avec des pauses, dont une pour le déjeuner qui n’est pas fourni.
  • soit en distanciel en 4 sessions de 2h (à accéder depuis le navigateur Chrome).
• Pour veiller à la participation active de chacun, le nombre de places est limité à 12 personnes par session.
• La prochaine session disponible (date, horaire, mode de participation présentiel ou distanciel) est affichée sous le bouton bleu « prendre cette formation ». Si aucune session n’est proposée, sollicitez-nous via la page : Contact.
• Les informations pratiques d’accès vous seront communiquées sur cette page, après votre inscription. Prévoyez d’arriver à votre session quelques minutes en avance SVP.
• Pour le cas pratique équipez-vous avec :
  • un ordinateur sur lequel vous pouvez installer des logiciels
  • le navigateur Chrome
  • un compte Gmail, indispensable pour accéder à certains outils Google Cloud
• Avant de vous inscrire, si vous souhaitez échanger sur vos besoins de formation, veuillez les formuler à partir du formulaire accessible depuis ce lien
• Pour toute demande d’information, notamment pour les personnes en situation d’handicap, merci de nous consulter via la page : Contact.

PROGRAMME DE FORMATION

• Introduction à l’intelligence artificielle (IA)
  • Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?
  • L’IA, le Machine Learning, le Deep Learning et la Data Science.
  • Pourquoi utiliser l’IA et comment ça marche ?
• Présentation de cas d’usage du Deep Learning
  • La classification de concombres.
  • La voiture autonome.
  • La détection automatique du cancer.
  • La détection automatique du vol.
• Concepts de bases du Deep Learning
  • La régression et la classification.
  • Le perceptron et les réseaux de neurones.
  • La forward propagation, la backpropagation, la fonction d’erreur et le gradient descent
  • Les hyper-paramètres d’un modèle de Deep Learning.
  • Jouer avec un réseau de neurones sur TensorFlow Playground.
• Cas pratique “La Poste” avec TensorFlow

  Construisez un logiciel capable de reconnaître les chiffres manuscrits !

  La reconnaissance d’écriture manuscrite est une problématique récurrente pour La Poste, le secteur bancaire et toute société ayant besoin d’analyser des documents écrits à la main. Votre challenge est d’utiliser le Deep Learning pour développer une IA capable de reconnaître les chiffres manuscrits à partir d’une image !

  Vous pourrez utiliser le projet réalisé pour le présenter dans votre portfolio.

• Quiz d’auto-évaluation des connaissances acquises pour obtenir votre Attestation de formation.
• Réflexions sur comment allez plus loin.

FORMATEUR

Cette formation a été co-conçue par Camilo Rodriguez (formateur en écoles d’ingénieurs, consultant et développeur en Intelligence Artificielle) et Hamed Zitoun (Data Scientist et Ingénieur Machine Learning).