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.

13ELEVES 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. Si vous ne l’avez pas fait, vérifiez que vous avez le niveau requis, en réalisant le Test accessible sur ce lien

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 distanciel, 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

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 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).

Contenus de Formation

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

Avis sur la formation

5

5
1 Note
  • 5 étoiles1
  • 4 étoiles0
  • 3 étoiles0
  • 2 étoiles0
  • 1 étoiles0
  1. TÉMOIGNAGES CLIENTS

    5

    TÉMOIGNAGES CLIENTS

    Je suis satisfait de la formation. Les deux formateurs on su être pédagogues et ont bien transmis le message. Je recommande cet atelier pour ceux qui veulent s’initier au domaine de l’IA.
    Yanis, Data Engineer @Natixis

    J’ai trouvé la formation très intéressante. J’ai particulièrement apprécié la création d’un réseau de neurones sans utilisation d’une bibliothèque spécifique. Tous ces points ont été bien expliqués. Bien que novice en la matière, j’ai pu tout suivre sans difficulté. J’ai apprécié l’ambiance agréable de l’atelier et le professionnalisme des formateurs.
    Laurent, Développeur Freelance

    Toucher du doigt et pratiquer le Deep Learning en l’espace d’une journée c’est possible ! Un bon point de départ pour aller plus loin.
    Denis, Directeur d’agence

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