Formation - DEEP LEARNING Avec Python et TensorFlow
Bureautique Numérique CAO/PAO

DEEP LEARNING Avec Python et TensorFlow

Référence : RyYkL0oj3tWw
Durée : 21 h sur 3 j
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ATP FORMATION
VALBONNE
Le **Deep Learning **(réseaux de neurones profond) est très utilisé pour répondre à des problématiques comme la reconnaissance d'images, résolution de problèmes complexes. Pour cela plusieurs outils peuvent être utilisés, TensorFlow en est un.

Cette formation vous permettra de prendre en main l'outil et d'apprendre à créer vos propres modèles de prédiction basés sur des réseaux de neurones.

Détails de la formation

Méthodes et outils pédagogiques

  • Nombre de stagiaires limité pour plus de proximité et de meilleurs échanges
  • Un poste de travail par stagiaire équipé selon les besoins de la formation
  • Alternance apports théoriques, exercices et échanges
  • Au début de la formation, le formateur veillera à la bonne cohérence des attentes de l'apprenant et du programme prévu. Il prendra soin d'évaluer les attentes de chaque participant. Le formateur s'appuiera sur pédagogie active pour que les apprenants soient acteurs de la formation et découvrent les solutions après avoir été confronté aux problématiques imaginées par le formateur à partir des contraintes exprimées par les apprenants.

Objectifs de la formation

Savoir mettre en place une stratégie de Machine Learning en Python avec TensorFlow afin de créer le modèle le plus satisfaisant possible en le mesurant et en affichant les résultats, le tout en utilisant des algorithmes performants.

Méthodes d'évaluation

  • Evaluation en amont de la formation pour Proposer le programme qui prendra en compte le niveau de départ et vos objectifs opérationnels.​ Cela nous permets d’identifier clairement votre besoin pour sélectionner le formateur et mettre en place la solution pédagogique adaptée. Cette évaluation se fait soit via notre plateforme en ligne soit via un audit téléphonique
  • Tout au long de la formation, le formateur prendra soin de valider la montée en compétence progressive de chaque apprenant. Durant les parties de travaux pratiques, le formateur restera disponible à tous moments pour aider l’apprenant en cas de difficultés. Chaque TP sera clos par une correction.
  • A la fin de la formation, délivrance d’une attestation remise à chaque stagiaire

Les plus

Grande expérience terrain du formateur qui permet d'échanger sur son retour d'expérience et d'illustrer les propos d'exemples réels

Pré-requis

Maîtriser les concepts de statistiques et de Machine Learning.

Modalités d'enseignement

  • En présentiel
  • En distanciel

Public cible

Tous publics

Programme

1
INTRODUCTION AUX DATA SCIENCES
- Qu'est-ce que la data science ?
- Qu'est-ce que Python ?
- Qu'est-ce que le Machine Learning ?
- Qu'est-ce que le Deep Learning ?
- Apprentissage supervisé vs non supervisé ?
- Les DataLake, DataMart et DataWharehouse
2
RAPPELS DE PYTHON POUR LES DATA SCIENCE
- Les bases de Python
- Les listes
- Les tuples
- Les dictionnaires
- Les modules et packages
- L'orienté objet
- Le module math
- Les expressions lambda
- Map, reduce et filter
- Les générateurs
- Anaconda
- PIP
3
MACHINE LEARNING
- Mise en place d'une machine learning supervisé
- Qu'est-ce qu'un modèle et un dataset ?
- Quest-ce qu'une régression ?
- Les différents types de régression
- La régression linéaire
- Gestion du risque et des erreurs
- Quartet d'Anscombe
- Trouver le bon modèle
- La classification
- Apprentissage
- No Free Lunch
4
NUMPY
- Les tableaux et les matrices
- L'algèbre linéaire avec Numpy
- Matplotlib
5
TENSORFLOW
- Installation
- Le machine learning par GPU
- L'API Tensorflow

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