Deep Learning avec TensorFlow

Total apprenants : 85

Taux de réussite : 83 %

Mettez-vous dans la peau d’un ingénieur en Machine Learning, sans savoir coder en Python. Découvrez le Deep Learning et construisez votre propre réseau de neurones profond pour résoudre un problème réel de Data Science, en utilisant TensorFlow, la librairie de Machine Learning la plus populaire au monde !

PUBLIC : Tous profils avec des bases en développement logiciel souhaitant développer une nouvelle compétence.

14ELEVES INSCRITS

MERCI POUR VOTRE INSCRIPTION.
INFORMATIONS PRATIQUES :
Prévoyez d’arriver quelques minutes en avance SVP.
Veuillez disposer d’un ordinateur sur lequel vous pouvez installer des logiciels, avec le navigateur Chrome et un compte Gmail.
En fonction du mode de participation auquel vous êtes inscrit(e) :
Si en présentiel, rendez vous à cette adresse : MATRICE – 15 Square de Vergennes, 75015 Paris (métro Vaugirard). Le déjeuner n’est pas fourni.
Si en Webinar, cliquez sur le bouton bleu « commencer ou continuer la formation » afin d’accéder au lien (depuis le navigateur Chrome).
En amont, prenez connaissance du Règlement intérieur
Pour toute question, n’hésitez pas à nous contacter par email : info@iamondada.com

PROCHAINE DATE : samedi 12 décembre 2020, 9h-18h

SUPER POUVOIRS À ACQUÉRIR

  • Être initié(e) au Deep Learning sur un cas pratique valorise votre profil avec une nouvelle compétence. 
  • Avoir fait vos premiers pas avec TensorFlow.

OBJECTIFS D’APPRENTISSAGE

  • 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 c’est qu’un objet et une classe. 

MODALITÉS DE PARTICIPATION

  • Cette formation de 7h est proposée principalement en présentiel à Paris, dans le XVe arrondissement (sauf indications contraires que l’on vous communiquerait), et parfois en Webinar (à accéder depuis le navigateur Chrome).
  • En présentiel, la formation se déroule généralement le samedi de 9h à 18h avec des pauses, dont une pour le déjeuner qui n’est pas fourni.
  • 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 webinar) est affichée sous le bouton bleu « prendre cette formation ». Si aucune session n’est proposée, sollicitez-nous via la page : Contact.
  • Prévoyez d’arriver quelques minutes en avance SVP. Les informations pratiques d’accès vous seront communiquées sur cette page, après votre inscription.
  • 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
  • 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 Certificat de participation.
  • 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), qui en est le formateur principal.

Contenus de Formation

Profil apprenant Durée illimitée
Quiz Deep Learning et TensorFlow 00:00:00
Support de présentation “Deep Learning avec Tensorflow” 00:00:00

Avis sur la formation

N.C

Note
  • 5 étoiles0
  • 4 étoiles0
  • 3 étoiles0
  • 2 étoiles0
  • 1 étoiles0

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