M2i Formation

Deep Learning avec Python et frameworks Open Source

Par M2i Formation

Objectifs

  • Comprendre les composants d'un réseau de neurones profond (DNN : Deep Neural Network) et comment ils fonctionnent ensemble
  • Comprendre et mettre en place un DNN (MLP : Multi Layer Perceptron, CNN : Convolutional Neural Net, RNN : Recurrent Neural Network, LSTM : Long Short-Term Memory).

Programme

Introduction au Deep Learning

  • Définition
  • Vocabulaire
  • Process pour entraîner un modèle
  • Atelier : Préparation de l'environnement

Classification multiple

  • Prise en main du jeu de données
  • Problème dans la classification d'images
  • Logistic et Softmax Regression
  • Loss Function
  • "Learners"
  • Atelier : Charger, lire les données, créer le modèle et prédire une nouvelle donnée

Multi Layer Perceptron (MLP)

  • Deep Networks
  • Fonctions d'activation
    • Sigmoïde
    • Autres
  • Atelier : Création d'un modèle MLP

Convolution Neural Network (CNN)

  • Cas d'usages
  • Convolutions avec des images
  • "Padding" et "Pooling"
  • Utilisation de Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)
  • Atelier : Création d'un modèle CNN

Recurrent Neural Network et Long Short-Term Memory (RNN et LSTM)

  • Comprendre les séquences
  • "Forecasting"
  • Prendre en compte un historique
  • "Vanishing Gradients"
  • LSTM
  • Utilisation de NCTK
  • Atelier : Entraîner et évaluer un modèle RNN

Classification de texte avec RNN et LSTM

  • Séquence "many to many" et séquence "tagging"
  • Incorporation
  • Atelier : Entraîner et évaluer un modèle pour classifier du texte

Pédagogie

L'évaluation des acquis se fait :

  • En cours de formation, par des études de cas ou des travaux pratiques
  • Et, en fin de formation, par un questionnaire d'auto-évaluation ou une certification (M2i ou éditeur)

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Découvrez comment résoudre des problèmes difficiles de Machine Learning avec la nouvelle librairie Open Source Tensorflow, le système révolutionnaire de Google d’apprentissage profond. Cette formation pratique vous montre comment construire, et quand utiliser, des architectures d’apprentissage profond. Vous apprendrez comment concevoir des systèmes capables de détecter des objets dans des images, comprendre la parole humaine, analyser la vidéo et prédire certains phénomènes. Nous aborderons ces concepts à travers des exemples pratiques afin que vous puissiez utiliser cette technologie dans vos projets Big Data. La formation AI & Deep Learning avec Tensorflow abordera les réseaux de neurones (convolutional neural networks). Vous maîtriserez également les concepts clés tels que la fonction SoftMax, les réseaux neuronaux à code automatique (Autoencoder Neural Networks), les réseaux récurrents, la machine Boltzmann restreinte (RBM, Restricted Boltzmann Machine).

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