Formation - Mise en oeuvre du Deep Learning
Public admis
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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
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Déployer des applications en paquets à l'aide de manifestes, de modèles, de "Kustomize" et de "Helm"
- Configurer l'authentification et l'autorisation pour les utilisateurs et les applications
- Protéger le trafic réseau à l'aide de politiques réseau et exposer les applications avec un accès réseau approprié
- Déployer et gérer des applications à l'aide de manifestes de ressources
- Mettre en oeuvre du libre-service pour les développeurs de projets d'applications
- Gérer les mises à jour des clusters OpenShift et des opérateurs Kubernetes.
| Tarif |
Contacter l'organisme |
| Durée |
5j / 29h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Identifier les facteurs clés de la relation client-entreprise
- Analyser les demandes clients pour identifier les vrais problèmes
- Elaborer des réponses efficaces pour préserver la relation client
- Mettre en oeuvre des techniques pour établir une proximité avec le client
- Choisir un style d'écriture professionnel adapté à la réponse apportée aux clients
- Appliquer les règles essentielles en grammaire française pour améliorer vos écrits
- Eviter les erreurs courantes dans la rédaction de courriers.
| Tarif |
A partir de 1 400,00 € |
| Durée |
2j / 14h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Analyser votre relation au temps et ses messages contraignants pour mieux comprendre vos axes de progrès
- Evaluer vos objectifs, projets et valeurs pour les clarifier et les hiérarchiser selon leur importance
- Planifier et estimer les durées de vos activités en prévoyant des marges pour les imprévus
- Développer votre organisation personnelle
- Sélectionner les outils adaptés à votre fonction pour améliorer la gestion de votre temps et de vos priorités
- Pratiquer l'écoute active et le questionnement pour mieux comprendre les attentes et besoins des autres
- Refuser des demandes non prioritaires pour mieux gérer votre temps relationnel
- Négocier avec les autres sur les attentes
- Développer une posture assertive pour mieux communiquer et gérer les conflits
- Utiliser une méthode de communication non violente pour résoudre les problèmes de communication
- Identifier les mécanismes du stress et les facteurs personnels
- Utiliser des outils efficaces pour faire face au stress et relativiser les situations stressantes.
| Tarif |
A partir de 1 470,00 € |
| Durée |
2j / 14h |
| Modes |
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Formation Data Science : Industrialisation avancée d'un projet de Data Science
Proposé par PLB CONSULTANTObjectifs de la formation
À l'issue de cette formation Data Science avancé, vous aurez acquis les connaissances et compétences nécessaires pour :
- Découvrir le découpage d’un projet de Machine Learning en différentes briques et les organiser
- Savoir construire l'architecture applicative d'un projet Data Science
- Déployer son application de Machine Learning en production et interagir avec
- Faire consommer des données chaque seconde à une application de Machine Learning
- Mesurer les performances de son application de Machine Learning
| Tarif |
A partir de 2 500,00 € |
| Durée |
3j / 21h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Reconnaître la plus-value apportée par Teams Premium
- Identifier les fonctionnalités IA qui permettent d'augmenter la productivité en réunion
- Mettre en oeuvre une sécurité accrue dans l'organisation des réunions
- Produire un webinaire de qualité professionnelle
- Promouvoir l'image de marque de votre entreprise dans Teams.
| Tarif |
A partir de 460,00 € |
| Durée |
1j / 7h |
| Modes |
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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 |
2 jours (14 heures) |
| Modes |
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Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Définir et mettre en oeuvre une stratégie e-commerce sur une place de marché (ou marketplace)
- Décrire les complémentarités entre site e-commerce et place de marché
- Etablir une stratégie dédiée aux ventes via une place de marché
- Identifier les pièges de la plateforme de marché
- Mettre en place les fonctionnalités et options adaptées
- Sélectionner des produits et une gamme de produits pertinente
- Identifier les points-clés pour optimiser votre trafic et vendre plus via la place de marché
- Optimiser le référencement et la présence des produits au sein de la place de marché.
| Tarif |
A partir de 620,00 € |
| Durée |
1j / 7h |
| Modes |
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Windows Server 2022 – Mise en oeuvre et administration d’une infrastructure de serveurs
Proposé par ENI ServiceObjectifs de la formation
- Préparer et installer Windows Server et planifier une stratégie de mise à niveau et de migration du serveur
- Décrire les différentes options de stockage, notamment les formats de table de partition, les disques de base et dynamiques, les systèmes de fichiers, les disques durs virtuels et le matériel d'entraînement, et expliquer comment gérer les disques et les volumes
- Décrire les solutions de stockage d'entreprise et choisir la solution appropriée pour une situation donnée
- Mettre en œuvre et gérer les espaces de stockage et la déduplication des données
- Installer et configurer Microsoft Hyper-V, et configurer les machines virtuelles
- Déployer, configurer et gérer les conteneurs Windows et Hyper-V
- Décrire les technologies de haute disponibilité et de reprise après sinistre dans Windows Server
- Planifier, créer et gérer un cluster de basculement
- Implémenter le clustering de basculement pour les machines virtuelles Hyper-V
- Configurer un cluster NLB (Network Load Balancing) et planifier une implémentation NLB
- Créer et gérer des images de déploiement
- Gérer, surveiller et maintenir les installations de machines virtuelles
| Tarif |
A partir de 2 950,00 € |
| Durée |
5j / 35h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
- Connaître les applications mobiles pré-analytiques en biologie médicale
- Connaître les outils digitaux du parcours de soin
| Tarif |
A partir de 580,00 € |
| Durée |
1j / 7h |
| Modes |
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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 |
4 jours (28 heures) |
| Modes |
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