En ligne ou sur site, les cours de formation en direct sur les réseaux de neurones, animés par un instructeur, démontrent, par le biais de discussions interactives et de pratiques pratiques, comment construire des réseaux de neurones à l'aide d'un certain nombre de boîtes à outils et de bibliothèques pour la plupart open source, ainsi que comment utiliser la puissance du matériel avancé (GPU ) et des techniques d'optimisation impliquant l'informatique distribuée et les mégadonnées. Nos cours sur les réseaux de neurones sont basés sur des langages de programmation populaires tels que Python, Java, le langage R et de puissantes bibliothèques, notamment TensorFlow, Torch, Caffe, Theano et bien d'autres. Nos cours sur les réseaux de neurones couvrent à la fois la théorie et la mise en œuvre en utilisant un certain nombre d'implémentations 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 sur le réseau de neurones est disponible sous forme de "formation en direct en ligne" ou de "formation en direct sur site". La formation en direct en ligne (alias « formation en direct à distance ») est effectuée au moyen d'un ordinateur de bureau interactif à distance . La formation en direct sur site peut être effectuée localement dans les locaux du client en Paris ou dans les centres de formation d'entreprise NobleProg en Paris. NobleProg - Votre fournisseur de formation local
Paris, Opera Bourse
NobleProg Paris, 15, Rue Taitbout, Paris, france, 75009
Le centre d’affaires de Paris Opéra propose plus de 2 500m² d’espaces pour entreprendre et se réunir à 2 pas de l’Opéra de Paris et des Grands Magasins. Proche de Opéra de Paris et boulevard Hausmann.
La place de l'Opéra est devenue un lieu incontournable du paysage parisien et des plus touristiques, au point de rencontre des très fréquentées lignes 3, 7 et 8 et à la jonction des grands axes parcourant le nord-ouest de la capitale. Elle est située au milieu d'un quartier d'affaires (sièges de sociétés diverses, banques, assurances) et de commerces (grands magasins, boutiques de luxe).
Cette formation en direct avec instructeur en Paris (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.
Il s'agit d'un cours de 4 jours introduisant l'IA et ses applications en utilisant le langage de programmation Python. Il est possible de disposer d'une journée supplémentaire pour entreprendre un projet d'IA à l'issue de ce cours.
Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs et aux data scientists qui souhaitent apprendre les fondamentaux du Deep Reinforcement Learning en créant un agent d'apprentissage profond (Deep Learning Agent).
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les concepts clés de l'apprentissage profond Reinforcement Learning et être capable de le distinguer de l'apprentissage automatique.
Appliquer des algorithmes Reinforcement Learning avancés pour résoudre des problèmes réels.
Ce cours a été conçu pour les managers, les architectes de solutions, les responsables de l'innovation, les directeurs techniques, les architectes logiciels et toute personne intéressée par une vue d'ensemble de l'intelligence artificielle appliquée et par les prévisions les plus proches concernant son développement.
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.
Cette formation en direct avec un formateur (en ligne ou sur site) est destinée aux participants de niveau débutant souhaitant apprendre les concepts essentiels de probabilité, statistiques, programmation et apprentissage automatique, et les appliquer au développement d'IA.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les concepts de base en probabilité et statistiques, et les appliquer à des scénarios du monde réel.
Rédiger et comprendre le code de programmation procédural, fonctionnel et orienté objet.
Mettre en œuvre des techniques d'apprentissage automatique telles que la classification, l'agrégation et les réseaux neuronaux.
Développer des solutions IA à l'aide de systèmes d'inférence et d'experts pour la résolution de problèmes.
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.
Il s'agit d'un cours de 4 jours introduisant l'IA et ses applications. Il est possible de disposer d'une journée supplémentaire pour entreprendre un projet d'IA à l'issue de ce cours.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux scientifiques des données et statisticiens de niveau intermédiaire qui souhaitent préparer des données, construire des modèles et appliquer efficacement les techniques d'apprentissage automatique dans leurs domaines professionnels.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de:
Comprendre et implémenter divers algorithmes Machine Learning.
Préparer des données et des modèles pour les applications d'apprentissage automatique.
Réaliser des analyses post hoc et visualiser efficacement les résultats.
Appliquer les techniques d'apprentissage automatique à des scénarios réels, spécifiques au secteur.
Le réseau de neurones artificiels est un modèle de données informatique utilisé dans le développement de systèmes d' Artificial Intelligence (AI) capables d'effectuer des tâches "intelligentes". Neural Networks sont couramment utilisés dans les applications Machine Learning (ML), qui sont elles-mêmes une implémentation de l'IA. Deep Learning est un sous-ensemble de ML.
Cette formation en Paris (en ligne ou sur site) s'adresse aux chercheurs et aux développeurs qui souhaitent utiliser Chainer pour construire et entraîner des réseaux neuronaux en Python tout en rendant le code facile à déboguer.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Mettre en place l'environnement de développement nécessaire pour commencer à développer des modèles de réseaux neuronaux.
Définir et mettre en œuvre des modèles de réseaux neuronaux à l'aide d'un code source compréhensible.
Exécuter des exemples et modifier des algorithmes existants pour optimiser les modèles d'apprentissage profond tout en tirant parti des GPUs pour obtenir de hautes performances.
Cette formation en direct, animée par un instructeur (en ligne ou sur site) dans Paris, offre une introduction au domaine de la reconnaissance des formes et de l'apprentissage automatique. Elle aborde les applications pratiques dans les domaines statistiques, informatiques, traitement du signal, vision par ordinateur, fouille de données et bioinformatique.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
Appliquer des méthodes statistiques fondamentales à la reconnaissance des formes.
Utiliser des modèles clés tels que les réseaux neuronaux et les méthodes noyau pour l'analyse de données.
Mettre en œuvre des techniques avancées pour résoudre des problèmes complexes.
Type : Formation théorique avec applications décidées en amont avec les élèves sur Lasagne ou Keras selon le groupe pédagogique
Méthode pédagogique : présentation, échanges et études de cas
L’intelligence artificielle, après avoir bouleversé de nombreux domaines scientifiques, a commencé à révolutionner un grand nombre de secteurs économiques (industrie, médecine, communication, etc.). Néanmoins, sa présentation dans les grands media relève souvent du fantasme, très éloignée de ce que sont réellement les domaines du Machine Learning ou du Deep Learning. L’objet de cette formation est d’apporter à des ingénieurs ayant déjà une maîtrise des outils informatiques (dont une base de programmation logicielle) une introduction au Deep Learning ainsi qu’à ses différents domaines de spécialisation et donc aux principales architectures de réseau existant aujourd’hui. Si les bases mathématiques sont rappelées pendant le cours, un niveau de mathématique de type BAC+2 est recommandé pour plus de confort. Il est dans l’absolu possible de faire l’impasse sur l’axe mathématique pour ne conserver qu’une vision « système », mais cette approche limitera énormément votre compréhension du sujet.
Au cours de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront à utiliser Matlab pour concevoir, construire et visualiser un réseau de neurones à convolution permettant la reconnaissance d'images.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
Construire un modèle d'apprentissage en profondeur
Automatiser l'étiquetage des données
Travailler avec des modèles de Caffe et TensorFlow - Keras
Former les données en utilisant plusieurs GPU , le cloud ou des clusters
Public
Les développeurs
Ingénieurs
Experts du domaine
Format du cours permettant d'évaluer les participants
Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
Cette formation en direct avec instructeur dans Paris (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs qui souhaitent apprendre l'applicabilité de l'intelligence artificielle aux systèmes mécatroniques.
A l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Obtenir une vue d'ensemble de l'intelligence artificielle, de l'apprentissage automatique et de l'intelligence computationnelle.
Comprendre les concepts des réseaux neuronaux et des différentes méthodes d'apprentissage.
Choisir des approches d'intelligence artificielle efficaces pour des problèmes de la vie réelle.
Mettre en œuvre des applications d'intelligence artificielle dans l'ingénierie mécatronique.
Cette session de formation en classe contiendra des présentations, des exemples informatiques et des exercices d'études de cas à entreprendre avec des bibliothèques de réseaux neuronaux et profonds pertinentes.
Dans ce stage en présentiel encadré à Paris, les participants apprendront comment tirer parti des innovations dans les processeurs TPU pour maximiser les performances de leurs propres applications d'intelligence artificielle.
À la fin du stage, les participants seront capables de :
Former différents types de réseaux neuronaux sur des quantités massives de données.
Utiliser les TPUs pour accélérer le processus d'inférence jusqu'à deux ordres de magnitude.
Utiliser les TPUs pour traiter des applications intensives telles que la recherche d'images, la vision dans le cloud et les photos.
Ce cours commence par vous donner des connaissances conceptuelles sur les réseaux de neurones et plus généralement sur les algorithmes d'apprentissage automatique, d'apprentissage approfondi (algorithmes et applications).
La partie 1 (40%) de cette formation met davantage l'accent sur les principes fondamentaux, mais vous aidera à choisir la bonne technologie: TensorFlow , Caffe , Theano, DeepDrive, Keras , etc.
La partie 2 (20%) de cette formation présente Theano, une bibliothèque python qui facilite l’écriture de modèles d’apprentissage approfondi.
La partie 3 (40%) de la formation serait largement basée sur Tensorflow - API de deuxième génération de la bibliothèque de logiciels open source de Go ogle pour Deep Learning . Les exemples et handson seraient tous fabriqués dans TensorFlow .
Public
Ce cours est destiné aux ingénieurs souhaitant utiliser TensorFlow pour leurs projets d' Deep Learning .
Une fois ce cours terminé, les délégués:
avoir une bonne compréhension des réseaux de neurones profonds (DNN), CNN et RNN
comprendre la structure et les mécanismes de déploiement de TensorFlow
être capable d'effectuer des tâches d'installation / environnement de production / architecture et configuration
être capable d'évaluer la qualité du code, effectuer le débogage, la surveillance
être capable de mettre en œuvre une production avancée comme des modèles de formation, la création de graphiques et la journalisation
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Dernière Mise À Jour:
Nos clients témoignent (6)
Hunter est fabuleux, très engageant, extrêmement bien informé et sympathique. C'est très bien.
Rick Johnson - Laramie County Community College
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Le formateur était un professionnel dans son domaine et a excellentement relié la théorie à la pratique.
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I liked the new insights in deep machine learning.
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Ann created a great environment to ask questions and learn. We had a lot of fun and also learned a lot at the same time.
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It was very interactive and more relaxed and informal than expected. We covered lots of topics in the time and the trainer was always receptive to talking more in detail or more generally about the topics and how they were related. I feel the training has given me the tools to continue learning as opposed to it being a one off session where learning stops once you've finished which is very important given the scale and complexity of the topic.
Jonathan Blease
Formation - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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