Introduction au Deep Learning avec Python / Keras / TensorFlow (technique)

Plongez rapidement et efficacement dans le domaine passionnant du Deep Learning grâce à cette formation sur deux jours. Cette formation intensive vous permettra de maîtriser les bases essentielles du Deep Learning et de créer vos propres modèles en utilisant les bibliothèques Python leaders de l’industrie : Keras et TensorFlow.

Objectifs pédagogiques :

En seulement deux jours, vous serez en mesure de :

• Comprendre les concepts-clés du Deep Learning et son importance dans le domaine de l’intelligence artificielle.
• Mettre en place un environnement de développement avec Keras et TensorFlow.
• Créer et entraîner des modèles de réseaux de neurones pour des tâches de classification.
• Découvrir les bases des réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour le traitement d’images et des réseaux de neurones récurrents (RNN) pour le traitement du langage naturel
• Comprendre les Generative Adversarial Networks (GANs)

Public concerné :

• Data Analysts
• Data Scientists
• Développeurs
• Managers

Durée :

La session est prévue sur deux jours, de 9h à 12h30 et de 13h30 à 17h.

Nombre de participants :

12 personnes maximum.

Pré-requis :

• Connaissance élémentaire en programmation Python.
• Familiarité avec les concepts de base du Machine Learning.

Planning :

Jour 1 : Introduction au Deep Learning avec Keras et TensorFlow

• Vue d’ensemble des réseaux de neurones et du Deep Learning.
• Configuration de l’environnement avec Python, Keras et TensorFlow.
• Création et entraînement d’un modèle de classification simple.

Jour 2 : Exploration des CNN, RNN et GAN

• Compréhension des réseaux de neurones convolutifs et de leur rôle dans la vision par ordinateur.
• Compréhension des réseaux de neurones récurrents et de leur rôle dans le traitement automatique du langage.
• Introduction au GAN

Tarif :

• En inter-entreprises : 1200€/personne
• En intra-entreprise : sur devis, en fonction des besoins de chaque client

Méthodes mobilisées :

• Cours théoriques 
• Exercices pratiques

Evaluation

• QCM à l’entrée de la formation et à la sortie
• Exercices pratiques à la fin de chaque module

Modalités mobilisées :

La formation se tient en présentiel à Paris, ou à distance via vidéoconférence. Dans ce dernier cas, il est nécessaire que le/la participant(e) dispose d’un ordinateur (son, micro, et caméra) et qu’il/elle ait accès à Microsoft Teams.

Accessibilité :

Nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap. Veuillez nous contacter par e-mail à accessibility@eurekia-learning.com pour étudier ensemble la faisabilité de votre projet.

Contacts : 

• Contact Eurekia et référent qualité : Jihane Khouzaimi (06 69 53 77 75, contact@eurekia-learning.com)
• Référent pédagogique : Hatim Khouzaimi

Remarque :

Cette formation condensée sur deux jours vous fournira une base solide pour explorer davantage le Deep Learning. Les sujets et les exemples peuvent être adaptés en fonction des besoins et du niveau de compétence de votre groupe.