Formation : Réseaux de neurones

Durée	2 jours
Prix	1370 €
Code cours	DS030
Dates	17 au 18 juin 19 au 20 octobre 21 au 22 décembre classe virtuelle (cliquez sur une date pour vous inscrire)

Public:

Chefs de projet,développeurs IA

Comprendre le principe, l'architecture et les différents types de réseaux de neurones et les mettre en pratique avec keras.

Connaissance des bases du machine learning.

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Positionnement	Rappels des principes de base du machine learning et du deep learning. Principe des réseaux de neurones, Multi-Layer Perceptron. Exemples d'applications. Frameworks existants: Keras, PyTorch, Caffe

Conception d'un réseau de neurones	Entrainement : principe de l'apprentissage supervisé Préparation des données Dimensionnement du réseau: taille des couches, profondeur Fonctions d'activation Mise en pratique avec Keras

Optimisation d'un réseau de neurones	Évaluation d'un modèle, performances Descente de gradient Choix des hyper-paramètres Optimisation de l'apprentissage: taille de batch, epochs, algorithmes

Deep Learning	Architecture des réseaux de neurones multi-couches Différents types de couches et domaines d'application : CNN, RNN, LSTM, RCNN Exemples : applications de reconnaissance d'images (Rekognition)

01 55 33 52 10
pfd@pythagore-fd.fr

Calendrier
Code Cours:DS030

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Réseaux de neurones:

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