Réseaux de neurones et deep learning

Objectifs

Comprendre le fonctionnement des réseaux de neurones et du deep learning
Identifier les principaux cas d’usage du deep learning dans différents secteurs
Découvrir les étapes de création, d’entraînement et d’évaluation d’un modèle

Participants

Professionnels du numérique, data analysts, développeurs, ingénieurs, chefs de projet, curieux de l’IA technique

Pré-requis

Bases en mathématiques/logique ou connaissances générales en intelligence artificielle

Programme

Découvrir les fondamentaux des réseaux de neurones artificiels
Comprendre l’apprentissage supervisé et le mécanisme d’entraînement des modèles
Explorer les principales architectures de deep learning
Étudier des cas d’usage : vision, texte, prévision et génération de contenu
Découvrir les bibliothèques et frameworks majeurs du deep learning
Suivre le cycle de vie complet d’un modèle de deep learning
Visualiser et interpréter le fonctionnement des modèles IA
Comprendre les limites et contraintes techniques du deep learning
Découvrir les modèles pré-entraînés et le fine-tuning
Intégrer les enjeux éthiques et responsables du deep learning

Exercices pratiques

Visualiser et comprendre un réseau de neurones simple
Tester un modèle pré-entraîné de classification ou d’analyse de texte
Comparer différentes architectures selon des besoins métiers spécifiques

Aptibox

Schéma du fonctionnement d’un réseau de neurones et de la rétropropagation
Lexique des concepts fondamentaux du deep learning
Carte des principales familles de modèles et de leurs usages métiers

Référence

IAF144

Participants

Individuel
Collectif

Durée

2 heures

Prix

580,00 € HT

Format

Distanciel
Présentiel

Dates

Sur mesure

Options

Aptibox
Coaching
Entrainement intensif
Suivi

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