Le Deep Learning a révolutionné et révolutionne toujours nos sociétés à travers des outils comme la reconnaissance vocale, de visage, de formes, …

Les objectifs sont de découvrir le Deep Learning et ses applications en mettant en œuvre ses principaux environnements. Le stagiaire verra les principales méthodes de Deep Learning à travers les réseaux de neurones, Autoencoders et machines de Boltzmann.

Introduction au Deep Learning

• Différentes approches
• Cas d’application

Le Machine Learning

• Rappel des principes
• Apprentissages supervisés et non supervisés
• Optimisation de modèles

Environnements

• Ressources (GPU et Cloud)
• Keras
• TensorFlow

Réseaux de neurones

• Réseaux artificiels
• Réseaux récurrents
• Réseaux convolutifs

Autres méthodes

• Auto encoders
• Machines de Boltzmann

Afin de permettre aux étudiants d’acquérir des compétences opérationnelles en entreprise, cette formation associe des connaissances notionnelles (exposés théoriques) avec des savoir-faire pratiques (applications, cas concrets, travaux pratiques).