Développeurs Python, Data Scientists, Managers de projets
Maîtrise des bases du langage Python
Comprendre et choisir une méthode d'apprentissage profond - Implémentation d'algorithmes du Deep learning avec Python.
Deep Learning: définition, contexte d'utilisationRéseaux de neurones vs techniques de régressionsTypes de réseaux neuronaux: feed-forwarded (propagation avant), récurrents, à résonance, auto-organisésImplémentation d'un réseau feed-forwardedFonctions d'activationApplication d'un réseau neuronal à plusieurs donnéesRéseaux neuronaux multi-couchesNiveaux de représentation
Besoin d'optimisation et calcul des erreurs de modèleImpact des pondérations sur la précision du modèleMise à l'échelle des donnéesDescente graduelleAméliorer les pondérations des modèlesRétropropagationRelation entre propagation vers l'avant et vers l'arrièreCycle de rétropropagation
Panorama de librairies et de boîtes à outils: Keras, Tensorflow, Pytorch, Theano, Microsoft CNTKAnalyse de donnéesSpécification d'un modèleCompilation et ajustement d'un modèleImplémentation d'un modèle de classificationPrédictionsDiagnostic de problèmes et optimisationÉvaluation de la précision du modèle sur le jeu de données de validationReconnaissance d'images, de caractères
Méthodologie basée sur l'Active Learning : 75% de pratique minimum. Chaque point théorique est systématiquement suivi d'exemples et exercices.
Contrôle continu
Attestation de fin de stage mentionnant le résultat des acquis
Paris, rue Antoine Bourdelle:
Locaux accessibles PMR
Nos formateurs sont habitués à travailler en classe virtuelle (visio-conférence). Au préalable, nous réalisons un audit afin de s’assurer systématiquement en amont de la possibilité pour les stagiaires de suivre à distance (équipement, qualité de la connexion, etc...).
Cela vous permet d'interagir pleinement lors de la session.
Pour un déroulement optimal en visioconférence (et après test de connexion en amont) nous vous suggérons de prévoir:
Le(s) logiciel(s) installé(s) sur le poste du participant, Une connexion internet stable, Idéalement 2 écrans (dont 1 pour interactivité et 1 pour poste de travail et prise en main éventuelle à distance par le formateur), Un micro et haut-parleur ou kit mains-libres (pour interagir avec le formateur) et en option une webcam
Le participant devra être dégagé de ses contraintes professionnelles et/ou personnelles durant la formation.
Plus d'informations sur le déroulement de nos formations à distance: https://youtu.be/GsZhStn1OgI
Strasbourg: A 7 minutes à pied depuis Gare Centrale de Strasbourg: 600m
Bruxelles: A 14 minutes en tramway depuis gare du Midi: lignes 2 et 6 - arrêt Madou
Luxembourg: A 8 minutes à pied depuis Gare de Luxembourg: 750m (proximité Parcs de Pétrusse)