Formation Réseaux de neurones en Clermont-Ferrand

Cette formation en direct avec instructeur en Clermont-Ferrand (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent explorer les techniques XAI de pointe pour les modèles d'apprentissage profond, en mettant l'accent sur la construction de systèmes d'IA interprétables.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les défis de l'explicabilité dans l'apprentissage profond.
• Mettre en œuvre des techniques XAI avancées pour les réseaux neuronaux.
• Interpréter les décisions prises par les modèles d'apprentissage profond.
• Évaluer les compromis entre performance et transparence.

L'IA appliquée de A à Z en Python fournit aux programmeurs et aux analystes de données des techniques fondamentales pour concevoir des solutions de machine learning à partir des bases en Python. Aborde les principes essentiels du learning supervisé (classification et régression), du learning non supervisé (clustering et détection d'anomalies), ainsi que des architectures de réseaux neuronaux avancées. Examine des méthodes éprouvées pour utiliser scikit-learn, Apache Spark MLlib et les notebooks Jupyter dans le cadre du développement pratique de l'IA. Aide les professionnels à implémenter des modèles de ML opérationnels, à évaluer les limites des algorithmes et à réaliser des projets appliqués pour résoudre des problèmes concrets.

L'apprentissage par renforcement profond (DRL) combine les principes de l'apprentissage par renforcement avec des architectures d'apprentissage profond pour permettre aux agents de prendre des décisions à travers leur interaction avec leurs environnements. Il sous-tend de nombreuses avancées modernes en IA, comme les véhicules autonomes, le contrôle robotique, le trading algorithmique et les systèmes de recommandation adaptatifs. Le DRL permet à un agent artificiel d'apprendre des stratégies, d'optimiser des politiques et de prendre des décisions autonomes basées sur l'essai-erreur en utilisant un apprentissage basé sur la récompense.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs et aux scientifiques des données de niveau intermédiaire qui souhaitent apprendre et appliquer les techniques d'apprentissage par renforcement profond pour construire des agents intelligents capables de prendre des décisions autonomes dans des environnements complexes.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les fondements théoriques et les principes mathématiques de l'apprentissage par renforcement.
• Mettre en œuvre des algorithmes clés d'RL, notamment Q-Learning, Policy Gradients et les méthodes Actor-Critic.
• Construire et entraîner des agents d'apprentissage par renforcement profond à l'aide de TensorFlow ou PyTorch.
• Appliquer le DRL à des applications réelles telles que les jeux, la robotique et l'optimisation des décisions.
• Dépanner, visualiser et optimiser les performances d'entraînement en utilisant des outils modernes.

Format du cours permettant d'évaluer les participants

• Conférence interactive et discussion guidée.
• Exercices pratiques et mises en œuvre concrètes.
• Démonstrations de codage en direct et applications basées sur des projets.

Options d'adaptation du cours

• Pour demander une version adaptée de ce cours (par exemple, en utilisant PyTorch au lieu de TensorFlow), veuillez nous contacter pour organiser.

L'exploration des fondamentaux de l'intelligence artificielle révèle comment les technologies intelligentes transforment la stratégie numérique, l'automatisation et la prise de décision dans les opérations des entreprises. Elle examine les concepts clés couvrant l'histoire de l'IA, les cadres de résolution de problèmes, la représentation des connaissances, le raisonnement en contexte incertain et les paradigmes d'apprentissage automatique, ainsi que la communication, la perception et l'action autonome. Elle guide les dirigeants et les architectes pour qu'ils évaluent les opportunités de transformation propulsées par l'IA, identifient les tendances émergentes en matière de technologies et intègrent des solutions intelligentes pratiques afin d'accélérer l'agilité de l'entreprise.

Ce cours couvre l'IA (emphasizing Machine Learning et Deep Learning) dans Automotive Industrie. Il aide à déterminer quelle technologie peut (potencialement) être utilisée dans plusieurs situations dans une voiture: de la simple automation, de la reconnaissance d'image à la prise de décision autonome.

Le réseau de neurones artificiels est un modèle de données informatiques utilisé dans le développement de systèmes Artificial Intelligence (AI) capables d'effectuer des tâches "intelligentes". Les réseaux de neurones artificiels Neural Networks sont couramment utilisés dans les applications Machine Learning (ML), qui sont elles-mêmes une mise en œuvre de l'IA. Le Deep Learning est un sous-ensemble du ML.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) fournit une introduction au domaine de la reconnaissance de formes et de l'apprentissage automatique. Elle aborde des applications pratiques dans les domaines de la statistique, de l'informatique, du traitement du signal, de la vision par ordinateur, de l'exploration de données et de la bio-informatique.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Appliquer des méthodes statistiques fondamentales à la reconnaissance de formes.
• Utiliser des modèles clés comme les réseaux de neurones et les méthodes à noyau pour l'analyse des données.
• Mettre en œuvre des techniques avancées pour résoudre des problèmes complexes.
• Améliorer la précision des prédictions en combinant différents modèles.

Ce cours commence par vous donner des connaissances conceptuelles sur les réseaux de neurones et, plus généralement, sur les algorithmes d'apprentissage automatique, l'apprentissage profond (algorithmes et applications).

La partie 1 (40%) de cette formation se concentre principalement sur les fondamentaux, mais vous aidera à choisir la bonne technologie : TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, etc.

La partie 2 (20%) de cette formation introduit Theano - une bibliothèque Python qui facilite l'écriture de modèles d'apprentissage profond.

La partie 3 (40%) de la formation se concentrera principalement sur TensorFlow - l'API de la bibliothèque logicielle open source de Google pour l'apprentissage profond. Tous les exemples et exercices pratiques seront réalisés avec TensorFlow.

Public cible

Ce cours est destiné aux ingénieurs souhaitant utiliser TensorFlow pour leurs projets d'apprentissage profond

Après avoir suivi ce cours, les participants seront en mesure de :

• bien comprendre les réseaux de neurones profonds (DNN), CNN et RNN
• comprendre la structure et les mécanismes de déploiement de TensorFlow
• être en mesure d'effectuer des tâches d'installation, de configuration et d'architecture d'environnement de production
• être en mesure d'évaluer la qualité du code, de déboguer et de surveiller
• être en mesure de mettre en œuvre des tâches avancées telles que l'entraînement de modèles, la construction de graphes et la journalisation