DEEP LEARNING PAR LA PRATIQUE

OBJECTIFS et COMPÉTENCES VISÉES

Objectifs :

• Acquérir les bases et les bonnes pratiques du machine learning.
• Comprendre les principes généraux d’un réseau de neurones.
• Comprendre les types d’architectures neuronales et savoir les sélectionner pour traiter un problème spécifique.
• Savoir visualiser et interpréter les résultats d’un flot de développement de réseau de neurones.

Compétences visées :

• Savoir identifier les opportunités du Deep Learning pour répondre à un besoin métier.
• Apporter la valeur ajoutée métier dans les projets convoquant le deep learning

Accompagnement de la formation

Suivi personnalisé, articulé autour de séances de regroupement en présence d’un ou plusieurs enseignants référents.

PUBLIC VISÉ ET PRÉ-REQUIS

Public :

Développeurs, ingénieurs, techniciens, chefs de projet ayant une aisance informatique ( python : algorithme et syntaxe) et souhaitant développer des compétences dans le traitement des données massives.

Pré-requis :

Connaissances en informatique: algorithme et syntaxe Python.
Connaissances en mathématiques: algèbre, statistiques et optimisation numérique.

Méthodes

Ce module est résolument appliqué. Il s’appuie sur une pédagogie active : l’apprentissage par la pratique (Learning by doing) sur des exemples de plus en plus complexes permet d’aborder les différentes problématiques des réseaux modernes.

Groupe de 6 participants max/ encadrant. Chaque participant dispose d’un environnement de travail dédié au Deep Learning.

Documents : Supports de cours

Modalités d’évaluation

Attestation de fin de formation

Débouchés

Cette formation permet aux individus de sécuriser leur parcours professionnel en leur donnant les compétences nécessaires pour accompagner les entreprises dans les enjeux liés à leur secteur d’activité et s’adapter aux évolutions technologiques associées.