Formation - Mise en oeuvre du Deep Learning
Public admis
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- Etudiant
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Objectifs de la formation
- Pendant la formation, le formateur évalue la progression pédagogique des participants via des QCM, des mises en situation et des travaux pratiques. Les participants passent un test de positionnement avant et après la formation pour valider leurs compétences acquises.
| Tarif |
Contacter l'organisme |
| Durée | 3 jours (21 heures) |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
| Tarif |
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| Durée | 3 jours (21 heures) |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
Programme
1 - Introduction
- L'avènement du Deep Learning
- Deep Learning Time line
- Que peuvent apprendre les machines ?
2 - Réseaux de neurones simples (NNs)
- Le Perceptron
- Le Perceptron multi-couches
- L'entrainement d'un Perceptron
- Principe de back propagation
- Les optimiseurs du Deep Learning
- La régularisation des réseaux de neurones
- Techniques de réglages des NN
- Lab : mise en oeuvre d'un Perceptron Multi-couches
3 - Réseaux de neurones convolutifs (convolutional neural networks - CNNs)
- Pourquoi ce type de réseaux
- Principe de fonctionnement des CNNs
- Les champs de réceptions locaux
- Les poids partagés
- Convolution - notion de Padding
- Convolution - Principe du calcul
- Les couches de sous-échantillonnage (pooling)
- Les CNNs très profonds (DCNNs)
- Modèles CNNs - Concours ImageNet
- Architectures DCNNs
- Mécanisme d'Inception (Google)
- L'apprentissage par transfert (Transfer Learning)
- La promesse des réseaux de Capsules
Mise en oeuvre de réseaux de neurones convolutifs pour la reconnaissance d'objets simples
Développement d'un modèle profond par transfer learning et application à la reconnaissance fine d'objets
4 - Réseaux de neurones auto-encodeurs et variationnels (AEs et VAEs)
- Auto-encodeurs génériques : Principes de fonctionnement ; Choix des fonctions d'encodage/décodage ; L'opération de "déconvolution" ; Usages des auto-encodeurs et modes d'apprentissage
- Auto-encodeurs variationnels (variational autoencoders ) : Pourquoi les VAEs ; Principes de fonctionnement ; Modèle d'inférence variationnelle ; Fonction de perte des VAEs ; Optimisation : astuce du re-paramétrage ; Exemple de mise en oeuvre d'un VAE ; Différentes variantes courantes des VAEs
Développement et application d'auto-encodeurs au débruitage et à la génération de variations naturelles de données
5 - Réseaux antagonistes génératifs (generative adversial networks - GANs)
- L’exemple des Deep Fake Faces
- Taxonomie des modèles génératifs
- Publication fondatrice des GANs
- Les GANs, des réseaux en coopétition
- Modèles générateurs et discriminants
- Intérêts des GANs
- Problématiques classiques des GANs
- Taxonomies des GANs
- Principes de fonctionnement des GANs standards
- Principes d’entraînement
- Approche formelle de l’entraînement
- Les GANS convolutionnels profonds type DCGANs
- Focus sur des GANs de référence plus avancés
- L’apprentissage progressif type PROGANS
- L’apprentissage conditionnel type CGANS
- La captation de traits distants type SAGANS
- L’apprentissage cyclique type CYCLEGANS
- Le transfert de style type STYLEGANS
- Synthèse modèles GANS
Mise en oeuvre de GANs convolutionnels profond (DCGANs) sur cas concrets
StyleGAN appliqué à la génération d’images fines à hautes résolution
6 - Réseaux de neurones séquentiels (RNNs, Transformers, etc.)
- Introduction
- Les réseaux neuronaux récursifs simples
- Les différentes topologies des RNNs
- L’évanescence et l’explosion des gradients
- La variante LSTM des RNNs
- Autre variante : GRULes RNNs bidirectionnels
- Le Traitement de très longues séquences
- L’approche pure convolutive du modèle Wavenet
- Les approches encodeur - décodeur
- Les réseaux SequenceToSequence simples (seq2sec)
- L’entraînement d’un réseau seq2seq
- L’inférence d’un réseau seq2sec
- Le mécanisme “Attention”
- Un scoring de correspondance entre éléments
- Attention : Alignement dynamique des poids
- Attention : calcul de la fonction d’alignement
- L’architecture disruptive des Transformers
- L’approche Key, Value et Query
- Illustration du calcul d’alignement
- Un mécanisme Multi-têtes d’attention
- Qu’apporte un mécanisme Self-Attention
- Architecture complète des Transformers
- Hyperparamètres clés des Transformers
Construction d’un Agent Conversationnel (en français) avec un modèle Transformer
7 - Réseaux de neurones profonds auto-apprenants
- L'apprentissage profond par renforcement (deep reinforcement learning - DRL) : Principes de fonctionnement ; Cadre Markovien ; Notions de valeur d'état et de politique ; Processus de décision Markovien (MDP) ; Résolution par différents apprentissages ; Taxonomies des algorithmes RL
- Algorithmes profonds basés sur la valeur : Principe d'optimalité de Bellman ; La valeur d'action Q ; Apprentissage profond de la valeur d'action Q ; Principes du fonctionnement des DQN (deep Q network) ; Approche par exploration - exploitation ; La relecture d'expérience (experience replay) ; Principe d'entraînement du réseau Q ; Variante DDQN
- Algorithmes profonds basés sur la valeur : Méthodes types Gradient de la politique ; Approche REINFORCE : principes et formalisme ; Modélisation de la politique ; Théorème du Gradient de la Politique ; Algorithme REINFORCE
- Algorithmes mixtes : Variante REINFORCE avec base de référence ; Autres variantes : ACTOR-CRITIC, A2C ; ALFAGO et évolutions
Mise en oeuvre de plusieurs réseaux d'apprentissage par renforcement sur cas concrets
Prérequis
- Avoir suivi la formation "Les bases de l'apprentissage Machine (Machine Learning)" (BI105)
- Connaissance d’un langage de programmation, idéalement python
Public
- Ingénieurs, analystes, responsables marketing
- Data Analysts, Data Scientists, Data Steward
- Toute personne intéressée par les spécificités du Deep Learning
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Objectifs de la formation
- Analyser votre parcours professionnel.
- Reprendre confiance en soi.
- Cibler vos motivations profondes.
- Développer une vision claire de votre projet professionnel.
- Être motivé pour vous lancer dans un projet de vie en cohérence avec vos motivations profondes.
- Trouver votre voie !
| Tarif |
A partir de 1 300,00 € |
| Durée |
45j / 9h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Mettre en oeuvre le Framework Bootstrap afin de réaliser des applications HTML 5 / CSS 3 responsive.
| Tarif |
A partir de 1 420,00 € |
| Durée |
2j / 14h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Expliquer les caractéristiques et fonctions des innovations SAP S/4HANA liées au sourcing et à l'approvisionnement
- Utiliser la liste de simplification SAP S/4HANA
- Exécuter des processus d'approvisionnement en utilisant SAP Fiori Launchpad
- Utiliser les applications Fiori liées au sourcing et à l'approvisionnement dans SAP S/4HANA.
| Tarif |
A partir de 1 640,00 € |
| Durée |
2j / 14h |
| Modes |
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Windows Server 2016 – Mise en oeuvre et gestion d’une infrastructure Active Directory
Proposé par ENI ServiceObjectifs de la formation
- Décrire les éléments d'une infrastructure Active Directory
- Installer et configurer les services de domaine Active Directory (AD DS)
- Gérer les objets dans Active Directory en graphique et en PowerShell
- Créer des stratégies de mot de passe affinées
- Gérer les sauvegardes Active Directory
- Créer et exploiter les stratégies de groupe (GPO) à des fins de sécurité et de personnalisation d'environnements Windows
- Mettre en œuvre et gérer une autorité de certification (AD CS) et les certificats associés
- Mettre en œuvre et gérer les services de fédération d'identité (AD FS)
- Mettre en œuvre et gérer les services de protections des documents/données (AD RMS)
| Tarif |
A partir de 990,00 € |
| Durée |
37 heures |
| Modes |
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Objectifs de la formation
- Identifier un problème résoluble par Machine Learning
- Identifier les outils et librairies nécéssaires
- Prétraiter des données
- Construire des modèles d'apprentissage non-supervisés
- Construire des modèles d'apprentissage supervisés
- Mesurer la performance de vos modèles
- Identifier les barrières techniques du Machine Learning sur un problème donnée
- Identifier les méthodes permettant d'améliorer les performances
- Extraire des résultats actionnables
- Traiter des images
- Traiter du texte
- Traiter un problème de recommandation
| Tarif |
Contacter l'organisme |
| Durée |
5j / 35h |
| Modes |
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Formation Consolidation en normes IFRS : mise en oeuvre pratique de l'élaboration de comptes consolidés
Proposé par LEFEBVRE DALLOZ COMPETENCESObjectifs de la formation
- Mettre en œuvre les étapes préparatoires à la consolidation
- Réaliser les traitements de consolidation des comptes selon les normes IFRS
- Elaborer les états financiers consolidés en normes IFRS
| Tarif |
A partir de 1 479,00 € |
| Durée |
1 jour + 3 heures 30 |
| Modes |
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Ingénieurs d'affaires : devenez un expert en développement commercial et promotionnel - Avec certification
Proposé par M2IObjectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Caractériser et élaborer la politique marketing et commerciale en définissant les axes de la stratégie commerciale, en mobilisant les ressources CRM et Web afin de piloter le développement commercial et promotionnel d'une BU
- Assurer le développement commercial en renforçant la relation et l'expérience client afin de mobiliser et piloter les ressources et moyens de fidélisation de la clientèle
- Construire le développement de l'activité commerciale en mettant en oeuvre les outils du marketing opérationnel et merchandising, une politique de communication, dans le but de développer et conduire l'action commerciale
- Mobiliser les différents services de la BU en mettant en oeuvre un programme des actions commerciales et en élaborant un tableau de suivi et du reporting afin de planifier et coordonner les activités de développement commercial
- Développer les compétences de l'équipe commerciale en mettant en place une organisation et un suivi de l'activité individuelle et collective afin de fédérer l'équipe autour d'un plan de développement commercial.
| Tarif |
A partir de 2 919,00 € |
| Durée |
3j / 21h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
- Mettre en oeuvre les modalités de gestion des congés pour raison de santé.
- Gérer les droits à plein traitement et à demi-traitement des agents titulaires ou contractuels.
- Gérer les cas de mise en disponibilité pour raisons de santé.
- Calculer les IJSS des agents contractuels.
| Tarif |
A partir de 1 600,00 € |
| Durée |
2 jours |
| Modes |
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Objectifs de la formation
- Mettre en place une démarche environnementale
- Décrire dans la réglementation
- Identifier et savoir mettre en oeuvre les éléments clés d'un système de management environnement (type ISO 14001 V2015)
- Utiliser les méthodes et outils de prévention, de pilotage et d'amélioration en matière d'environnement et de développement durable
| Tarif |
A partir de 1 390,00 € |
| Durée |
15j / 105h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
- Maîtriser la syntaxe du langage Python
- Acquérir les notions essentielles de la programmation objet
- Connaître et mettre en oeuvre les différents modules Python
| Tarif |
A partir de 1 390,00 € |
| Durée |
2j / 14h |
| Modes |
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