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Python : Apprentissage profond par réseaux de neurones

Approfondir ses connaissances de Python pour se familiariser avec ses sous-domaines et ses algorithmes usuels.
Session privée

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  • Durée: 3 jours
  • Prix régulier: Sur demande

Plan de cours

Référence : @Python apprentissage profond par réseaux de neurones

Durée : 3 jours

Préalables

  • Savoir programmer en Python
  • Introduction à l’apprentissage automatique

Objectifs

  • Comprendre l’apprentissage profond et ses sous-domaines.
  • Se familiariser avec quelques algorithmes usuels en apprentissage profond.
  • Acquérir l’expertise Choisir le bon algorithme à utiliser pour votre cas.
  • Acquérir l’expertise pour analyser les résultats des algorithmes d’apprentissage automatique.

Contenu

Introduction
  • Concepts de bases: (Réseau pleinement connecté, couche, forward propagation)
  • Fonctions de non-linéarité
  • Fonctions de perte pour l’apprentissage supervisé
  • Initialisation et régularisation
  • Backward propagation
  • Optimization et algorithmes
  • Initiation à Pytorch
  • Cas pratique OCR
Réseau à convolution pour la reconnaissance d’images
  • Motivation et concepts clés (connectivité local, partage de paramètres)
  • Convolution: kernels, filters and maps
  • Agrégation, downsampling et pooling
  • Architectures populaires: VGG, ResNet, GoogleNet
  • Prétraitement des images
  • Utilisation de réseau pré-entraîné
Réseaux récurrents
  • Motivation et concepts clés (windows size, mémoire, etc)
  • Architecture des réseaux récurrents (LSTM, GRU) + loss and gradients
  • Séquences discrètes: One-hot encoding et embeddings
  • Application pour la classification
  • Application pour la prédiction de séquence
Apprentissage de représentations
  • Autoencodeurs
  • Mutual information neural Estimator
  • Deep Info Max
  • Contrastive Predictive coding
Modèles génératifs
  • Auto-encodeurs variationnels
  • GANs
  • Génération par renforcement
  • Génération sous conditions
  • Transfert de style
  • Évaluation des modèles génératif
Concepts avancés
  • Apprentissage multi-tâches
  • Apprentissage semi-supervisé
  • Apprentissage par transfert
  • Débogage

Savoir s’entourer des meilleurs

Pierre-Edouard Brondel
Pierre-Edouard Brondel
Formateur et conseiller en bureautique
Expert en pédagogie dans le domaine des technologies et de la bureautique cumulant plus de 25 ans d’expérience, Pierre-Édouard est d’abord et avant tout un passionné de capital humain.
Marc Maisonneuve
Marc Maisonneuve
Formateur et conseiller en efficacité professionnelle
M. Maisonneuve se distingue par sa capacité d’analyse, son calme légendaire et sa volonté indéniable de pousser l’humain à développer ses compétences. Il propose tout naturellement des solutions technologiques à des besoins concrets en milieu de travail.
Frédéric Paradis
Frédéric Paradis
Formateur certifié et architecte en solutions infonuagiques
Formateur certifié Microsoft, Frédéric se décrit comme un magicien de l’infonuagique, cet espace mythique entre technologie et réalité.
Virginie Louis
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Formatrice en efficacité professionnelle, facilitatrice et conseillère en intelligence spatiale
Virginie s’éloigne de la formation standard pour offrir des solutions adaptées aux réalités et aux objectifs du client.
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