Formation Deep Learning avec TensorFlow

Notée : (25)*

Apprenez à créer des réseaux de neurones profonds et à optimiser vos modèles lors de cette formation Deep Learning !

Prix (Formation inter-entreprise)

1600€ HT / personne

Durée

2 jours

Dates

Nous pouvons organiser des sessions à d'autres dates ou dans d'autres villes (Bordeaux, Lille, Lyon, Marseille, Montpellier, Nantes, Nice, Paris, Strasbourg, Toulouse...)

Cette formation Deep Learning, orientée pratique, est destinée à des développeurs et développeuses souhaitant mettre en pratique des réseaux de neurones profonds au sein de leurs projets et apprendre à les optimiser.

Le Deep Learning, ou réseaux de neurones profonds, est aujourd'hui largement utilisé pour répondre à diverses problématiques, telles que la reconnaissance d'images.
Pour traiter ce sujet, plusieurs outils peuvent être utilisés : le framework TensorFlow et pour la création de modèles Keras.

A l'issue de cette formation, vous serez donc en mesure d'implémenter et d'optimiser vos propres modèles basés sur des réseaux de neurones.

Aller plus loin ?

En complément de cette formation, vous serez peut-être intéressé·e par notre formation Machine Learning avec scikit-learn. Les 2 formations sont complémentaires, et peuvent faites indépendamment.

Covid-19 : Nous nous adaptons dans ces moments difficiles. Nous avons mis en place des outils permettant l'organisation de formations à distance.

Les objectifs

  • Comprendre les enjeux du Deep Learning
  • Comprendre le fonctionnement des réseaux de neurones
  • Créer puis optimiser des réseaux de neurones

Pré-requis

  • Avoir une bonne connaissance de la syntaxe de Python
  • Ordinateur portable à apporter

Le programme de la formation Deep Learning avec TensorFlow

Jour 1

  • Concepts et terminologie, qu'est-ce que le Deep Learning ?
  • Pourquoi de telles performances depuis quelques années seulement ?
  • Cas d'usage, possibilités et limites des approches de Deep Learning
  • Structure et fonctionnement d'un réseau de neurones
  • Librairies et frameworks pour l'implémentation
  • Architecture et fonctions d'activations
  • Apprentissage, fonctions d'objectifs, backpropagation et optimizer
  • Révision des bases de l'apprentissage supervisé : régression et classification
  • Implémenter une baseline de référence pour mesurer la progression
  • Implémenter et tester un multilayer perceptron (MLP)

Jour 2

  • Implémenter et tester un réseau de neurones plus profond
  • Implémenter et tester un réseau de neurones convolutionnel (CNN)
  • Qu'est-ce que le transfer learning ?
  • Les réseaux pré-entraînés
  • Implémenter et optimiser des modèles basés sur des réseaux pré-entraînés
  • Conclusions et ressources pour poursuivre l'apprentissage

Télécharger le programme

Le(s) formateur(s)

Antoine Meicler

Antoine Meicler

Antoine est un chercheur en intelligence artificielle, spécialisé en traitements d’images et en apprentissage automatique. Diplômé de l’ISAE SUPAERO, il a travaillé chez Criteo et dans diverses startups.
Il travaille aujourd’hui en indépendant et construit des solutions IA pour le compte de ses clients : ameicler.github.io . Il est également passionné par l’enseignement, et a cofondé le bootcamp Vivadata.

Voir son profil détaillé

A propos de Human Coders

Human Coders c'est un centre de formation pour développeurs avec :

  • une certification Qualiopi, indispensable pour que vous puissiez obtenir des aides au financement via votre OPCO
  • de nombreux clients qui nous font confiance depuis des années
  • un manifeste pour garantir des formations à taille humaine, des formateurs passionnés, de véritables workshops...
  • 77 formations au catalogue, 920 sessions depuis nos débuts en 2012 avec une moyenne de satisfaction de 4,6/5
  • la possibilité de vous proposer un accompagnement personnalisé ou du conseil après la formation

5 témoignages

Formation enrichissante. Le formateur était pédagogue et connaissait bien son sujet

Clément MOREL

Techno utilisée (Keras) permet de facilement prendre en main la conception de RN et de bien se représenter leurs structures. Beaucoup d'infos sur les choix des paramètres, des optimiseurs, donc au niveau math on a également des choses très intéressantes. Sébastien très bon prof à l'écoute et on sent qu'il est passioné par le domaine et très compétent donc plus facile pour nous.

Rémi LLEIDA

Bonne formation d'initiation à Keras, les exercices sont clairs et me resserviront comme exemples pour la suite.

Béatrice MAZOYER
Ina

Le programme est complet très peu théorique et très pratique. Bon et adapté pour les gens qui ont déjà une base théorique et des bons connaissances en python.

Patricia CONDE CESPEDES
ISEP

Formation très active avec ce qu'il faut de bases théoriques. On plonge rapidement dans des cas d'applications très intéressants, et surtout pas mal de tips du formateur. Je recommande!

Théo PAINVIN

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  • Des formations à taille humaine
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Formation Deep Learning avec TensorFlow

Notée : (25)*

Apprenez à créer des réseaux de neurones profonds et à optimiser vos modèles lors de cette formation Deep Learning !

Cette formation Deep Learning, orientée pratique, est destinée à des développeurs et développeuses souhaitant mettre en pratique des réseaux de neurones profonds au sein de leurs projets et apprendre à les optimiser.

Le Deep Learning, ou réseaux de neurones profonds, est aujourd'hui largement utilisé pour répondre à diverses problématiques, telles que la reconnaissance d'images.
Pour traiter ce sujet, plusieurs outils peuvent être utilisés : le framework TensorFlow et pour la création de modèles Keras.

A l'issue de cette formation, vous serez donc en mesure d'implémenter et d'optimiser vos propres modèles basés sur des réseaux de neurones.

Aller plus loin ?

En complément de cette formation, vous serez peut-être intéressé·e par notre formation Machine Learning avec scikit-learn. Les 2 formations sont complémentaires, et peuvent faites indépendamment.

Covid-19: Nous restons ouverts. Cette formation est disponible à distance.

Les objectifs

  • Comprendre les enjeux du Deep Learning
  • Comprendre le fonctionnement des réseaux de neurones
  • Créer puis optimiser des réseaux de neurones

Pré-requis

  • Avoir une bonne connaissance de la syntaxe de Python
  • Ordinateur portable à apporter

Le programme de la formation Deep Learning avec TensorFlow

Jour 1

  • Concepts et terminologie, qu'est-ce que le Deep Learning ?
  • Pourquoi de telles performances depuis quelques années seulement ?
  • Cas d'usage, possibilités et limites des approches de Deep Learning
  • Structure et fonctionnement d'un réseau de neurones
  • Librairies et frameworks pour l'implémentation
  • Architecture et fonctions d'activations
  • Apprentissage, fonctions d'objectifs, backpropagation et optimizer
  • Révision des bases de l'apprentissage supervisé : régression et classification
  • Implémenter une baseline de référence pour mesurer la progression
  • Implémenter et tester un multilayer perceptron (MLP)

Jour 2

  • Implémenter et tester un réseau de neurones plus profond
  • Implémenter et tester un réseau de neurones convolutionnel (CNN)
  • Qu'est-ce que le transfer learning ?
  • Les réseaux pré-entraînés
  • Implémenter et optimiser des modèles basés sur des réseaux pré-entraînés
  • Conclusions et ressources pour poursuivre l'apprentissage

Télécharger le programme

Le(s) formateur(s)

Antoine Meicler

Antoine Meicler

Antoine est un chercheur en intelligence artificielle, spécialisé en traitements d’images et en apprentissage automatique. Diplômé de l’ISAE SUPAERO, il a travaillé chez Criteo et dans diverses startups.
Il travaille aujourd’hui en indépendant et construit des solutions IA pour le compte de ses clients : ameicler.github.io . Il est également passionné par l’enseignement, et a cofondé le bootcamp Vivadata.

Voir son profil détaillé

A propos de Human Coders

Human Coders c'est un centre de formation pour développeurs avec :

  • une certification Qualiopi, indispensable pour que vous puissiez obtenir des aides au financement via votre OPCO
  • de nombreux clients qui nous font confiance depuis des années
  • un manifeste pour garantir des formations à taille humaine, des formateurs passionnés, de véritables workshops...
  • 77 formations au catalogue, 920 sessions depuis nos débuts en 2012 avec une moyenne de satisfaction de 4,6/5
  • la possibilité de vous proposer un accompagnement personnalisé ou du conseil après la formation

5 témoignages

Formation enrichissante. Le formateur était pédagogue et connaissait bien son sujet

Clément MOREL

Techno utilisée (Keras) permet de facilement prendre en main la conception de RN et de bien se représenter leurs structures. Beaucoup d'infos sur les choix des paramètres, des optimiseurs, donc au niveau math on a également des choses très intéressantes. Sébastien très bon prof à l'écoute et on sent qu'il est passioné par le domaine et très compétent donc plus facile pour nous.

Rémi LLEIDA

Bonne formation d'initiation à Keras, les exercices sont clairs et me resserviront comme exemples pour la suite.

Béatrice MAZOYER
Ina

Le programme est complet très peu théorique et très pratique. Bon et adapté pour les gens qui ont déjà une base théorique et des bons connaissances en python.

Patricia CONDE CESPEDES
ISEP

Formation très active avec ce qu'il faut de bases théoriques. On plonge rapidement dans des cas d'applications très intéressants, et surtout pas mal de tips du formateur. Je recommande!

Théo PAINVIN

* Nombre de personnes ayant répondu au questionnaire de satisfaction sur cette formation depuis 2012