Deep Learning

Formation délivrée en présentiel ou distanciel* (blended-learning, e-learning, classe virtuelle, présentiel à distance). Le formateur alterne entre méthode démonstrative, interrogative et active (via des travaux pratiques et/ou des mises en situation). Variables suivant les formations, les moyens pédagogiques mis en oeuvre sont : - Ordinateurs Mac ou PC (sauf pour certains cours de l’offre Management), connexion internet fibre, tableau blanc ou paperboard, vidéoprojecteur ou écran tactile interactif (pour le distanciel) - Environnements de formation installés sur les postes de travail ou en ligne - Supports de cours et exercices En cas de formation intra sur site externe à M2i, le client s'assure et s'engage également à avoir toutes les ressources matérielles pédagogiques nécessaires (équipements informatiques...) au bon déroulement de l'action de formation visée conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation communiqué. nous consulter pour la faisabilité en distanciel * ratio variable selon le cours suivi

A l’issue de cette formation, vous serez capable de :

• Décrire les concepts de Machine Learning et l'évolution vers le Deep Learning (réseaux de neurones profonds)
• Identifier les briques de base du Deep Learning : réseaux de neurones simples, convolutifs et récursifs
• Définir les modèles plus avancés : auto-encodeurs, GAN (Generative Adversarial Network), apprentissage par renforcement
• Utiliser les bases théoriques et pratiques d'architecture et de convergence de réseaux de neurones
• Appliquer les méthodologies de mise en place de réseaux de neurones, les points forts et les limites de ces outils.

• En cours de formation, par des études de cas ou des travaux pratiques - Et, en fin de formation, par un questionnaire d'auto-évaluation

Avoir des bases en programmation et une bonne maîtrise des outils informatiques et statistiques. Connaître les bases du Machine Learning est recommandé.

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