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FORMATIONS / DONNEES DU SI / Big Data

BD-015  Comprendre le Deep Learning avec TensorFlow |  3 jours  | 21 heures

Cours en presentiel

01/. Définir le Deep Learning

  • Relation entre Machine Learning et Deep Learning
  • Champs d’application et cas d’utilisation
  • Principes fondamentaux du Machine Learning
  • Principaux outils et bibliothèques pour le Deep Learning : TensorFlow, Keras, Caffe, etc

02/. Identifier TensorFlow

  • Installation de TensorFlow et son éco système, présentation des tensors (tableaux multidimensionnels), des variables et placeholders, présentation des graphes et sessions TensorFlow
  • Exemples avec les APIs TensorFlow : Estimators, Layers, Datasets…
  • Opérations sur des ensembles de données telles que la régression et la classification. Visualiser des graphes et courbes d’apprentissage avec TensorBoard

03/. Identifier et analyser les réseaux neuronaux artificiels ou ANN (Deep Learning)

  • Présentation du fonctionnement du perceptron à une couche et du perceptron multicouche, configuration et paramétrage d’un réseau de neurones
  • Approche logicielle du développement d’un réseau de neurones : activation, désactivation
  • Conception d’un réseau de neurones en fonction du problème à résoudre

04/. Entrainer un réseau de neurones

  • Présentation des méthode d’apprentissage : fonction de coût, descente de gradient et rétro-propagation
  • Importance de la métrologie : choix des paramètres
  • Présentation de techniques de Data Augmentation et de l’écueil du sur apprentissage par régularisation
  • Réutilisation d’ANN, par transfer learning ou comment utiliser des couches pré entraînées

05/. Gérer les réseaux de neurones convolutifs ou CNN

  • Présentation des principes de fonctionnement et définition de filtres convolutifs
  • Développement d’une couche de convolution, d’une couche de pooling
  • Approche logicielle du développement d’un réseau de neurones convolutifs



06/. Utiliser les réseaux de neurones récurrents ou RNN

  • Présentation des principes de fonctionnement et importance de la disparition du gradient
  • Approche logicielle du développement d’un réseau de neurones récurrents
  • Présentation d’une Cellule Long Short-Term Memory (LSTM) et de sa version simplifiée la cellule GRU
  • Principes fondamentaux du NLP ou Natural Language Processing

07/. Utiliser la Machine de Boltzmann restreinte ou RBM

  • Présentation de la machine de Boltzmann restreinte
  • Principes fondamentaux du Deep Belief Networks,
  • Métrologie et réduction des dimensions grâce aux autoencodeurs
  • Présentation de l’API autoencoder

08/. Gérer l'apprentissage par renforcement (Deep Learning)

  • Principe de notation et d’optimisation par objectif
  • Présentation de la toolkit Gym pour la programmation par renforcement
  • Principe de la prise de décision par critère de Markov
  • Principes fondamentaux de l’apprentissage par différence (temporelle, etc)

09/. Performer et mettre en production

  • Exécution sur CPUs, GPUs, TPUs ou cluster
  • Mise en production avec TensorServing



Tarif
1950€ HT

Public
Data Scientists, Machine Learning Engineers ou les développeurs ayant une appétence et une première expérience avec le Machine Learning;
Si vous êtes en situation de handicap, merci de nous contacter.

Objectifs
Maitriser les concepts fondamentaux du Deep learning. Utiliser un framework de référence : TensorFlow. Mettre en œuvre les principaux algorithmes. Déployer vos solutions en production.

Prérequis
La programmation Python, et l’usage d’un IDE sont un plus pour suivre cette formation Deep Learning.

Méthodes pédagogiques
Exposés alternant théorie et pratique, études de cas, correction travaux pratiques et ateliers. 1 support de cours par personne.

Ressources pédagogiques
1 Formateur. 1 ordinateur par personne, un vidéoprojecteur par salle de cours, un tableau numérique. Connexion Internet très haut débit.

Évaluation et sanction de fin de parcours
Évaluation formative par le formateur pendant le programme. Évaluation des acquis en fin de session. Attestation de fin de formation délivrée.

VOS DATES DE FORMATION


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Contactez nos équipes au 05 59 14 62 62 ou remplissez le formulaire de contact
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Comprendre le Deep Learning avec TensorFlow

12 janvier 2021,  par Marion Equilbecq, publié dans