Nos formations en présentiel ou à distance, animées par des instructeurs, sur les réseaux de neurones, illustrent par le biais de discussions interactives et de pratique en conditions réelles comment construire des réseaux de neurones à l'aide d'un ensemble d'outils et de bibliothèques principalement open source, ainsi que comment exploiter la puissance du matériel avancé (GPU) et des techniques d'optimisation impliquant le calcul distribué et le big data. Nos cours sur les réseaux de neurones s'appuient sur des langages de programmation populaires tels que Python, Java, R, et sur des bibliothèques puissantes, notamment TensorFlow, Torch, Caffe, Theano, et d'autres. Nos formations couvrent à la fois la théorie et l'implémentation en utilisant diverses architectures de réseaux de neurones, telles que les Réseaux de Neurones Profonds (DNN), les Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN) et les Réseaux de Neurones Récurrents (RNN).
La formation aux réseaux de neurones est disponible en « formation en direct en ligne » ou en « formation en direct sur site ». La formation en direct en ligne (aussi appelée « formation à distance en direct ») se déroule via un bureau à distance interactif. La formation en direct sur site peut être dispensée localement sur le site du client dans Lille ou dans les centres de formation corporative de NobleProg dans Lille.
NobleProg -- Votre prestataire de formation local
Lille, Gare Flandres
NobleProg Lille, 21 Avenue le Corbusier, Lille, france, 59800
Face à la Gare Flandres TGV /h4>
Depuis les gares de Lille
Depuis Lille-Flandres : l’adresse se trouve essentiellement juste à côté de la gare — environ 1 à 3 minutes à pied.
Depuis Lille-Europe : marchez en direction de Lille-Flandres par l’avenue Le Corbusier. Comptez environ 5 à 10 minutes à pied.
Vous n’avez donc pas besoin de prendre le bus ou le métro si vous arrivez en train.
Si vous arrivez en bus
Les arrêts de bus les plus proches de l’avenue Le Corbusier sont notamment Lion d’Or et Jacquet. Plusieurs lignes desservent le secteur, notamment les lignes 13, 86, L5 et L91.
Cette formation en direct avec instructeur en Lille (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.
Cette formation pratique en Lille aide les développeurs à construire des modèles d'IA de zéro à l'aide de Python. Vous maîtriserez l'apprentissage supervisé, les réseaux de neurones et les techniques non supervisées en utilisant scikit-learn et Apache Spark. Elle se concentre sur des exercices pratiques dans Jupyter pour la résolution de problèmes concrets.
Cette formation animée par un instructeur dans le domaine de Lille couvre les fondements théoriques et la mise en œuvre pratique de l'apprentissage par renforcement profond à l'aide de Python. Les participants conçoivent et entraînent des agents DRL avec TensorFlow ou PyTorch, en appliquant des algorithmes clés tels que DQN et PPO pour résoudre des problèmes complexes du monde réel.
Une formation d'introduction à Lille explorant les fondamentaux de l'IA, des agents intelligents à l'apprentissage automatique. Elle permet aux dirigeants et aux architectes d'évaluer les tendances de l'IA émergentes, d'intégrer des solutions pratiques et d'accélérer l'agilité commerciale grâce à des stratégies automatisées.
Découvrez comment l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond transforment le secteur automobile. Ce cours Lille couvre les concepts fondamentaux, de l'automatisation simple à la prise de décision autonome, en passant par les réseaux de neurones et des exemples pratiques avec TensorFlow pour des applications réelles.
Ce programme de trois jours en Lille aborde la théorie et la pratique des réseaux de neurones artificiels, de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond. Les participants exploreront les architectures de réseaux, les mécanismes d'apprentissage et les fondements mathématiques, en passant des perceptrons de base aux techniques avancées d'apprentissage profond.
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 de 35 heures en Lille couvre les fondamentaux des réseaux de neurones profonds, y compris les CNN, les RNN et les modèles génératifs comme les GAN. Les participants acquièrent une expérience pratique avec Theano et TensorFlow, apprenant à construire, entraîner et déployer des modèles de deep learning prêts pour la production pour des applications réelles.
En savoir plus...
Dernière Mise À Jour:
Nos clients témoignent (3)
Offrir à ceux qui n'ont jamais utilisé l'IA une initiation aux bases de la formulation de requêtes, et inviter les utilisateurs expérimentés à explorer des méthodes alternatives pour l'employer.
Matthew Gay - Tarsus Pharmaceuticals
Formation - Artificial Intelligence (AI) Overview
Traduction automatique
Travailler à partir des principes fondamentaux de manière concentrée, puis passer à l'application d'études de cas le même jour
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Formation - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Traduction automatique
Qu'il utilisait des données réelles d'entreprise.
Le formateur avait une très bonne approche en faisant participer et concourir les stagiaires
Jimena Esquivel - Zaklad Uslugowy Hakoman Andrzej Cybulski
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![Lieu de formation NobleProg, [Ville] Lille, Gare Flandres](/public/venue/lille-lille-gare-flandres.jpg)