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IA : Machine Learning et Deep Learning avec Python

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Formation IA : Machine Learning et Deep Learning avec Python

Domaine : Data Science – Deep learning

DURÉE
5 jour(s)

OBJECTIFS

Expliquer les différentes notions de déterminisme et d'apprentissage de l'IA. Employer Python et ses librairies pour traiter des données. Décire les rôles des acteurs du Machine Learning. Identifier les pièges courants du Machine Learning. Utiliser les réseaux de neurones. Concevoir des tâches d'apprentissage automatique avec Tensorflow. Identifier les différents réseaux profonds. Décrire le Transfert Learning.

Pré-requis

Maîtriser l'algorithmie, avoir une appétence pour les mathématiques. La connaissance de Python et des statistiques est un plus.

Participants

Manager, chef de projets IT, développeur et toute personne souhaitant comprendre les fondamentaux de l'Intelligence Artificielle et des Data Sciences.

coût

Formation en cours collectif

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LIEUx de formation

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PROGRAMME DE FORMATION
IA : Machine Learning et Deep Learning avec Python

QU'EST-CE QUE L'IA ?

DÃ©finition
Les data sciences
Le dÃ©terminisme
Le non dÃ©terministe
L'apprentissage supervisÃ© et le non supervisÃ©
Le Machine Learning
Le Deep Learning
Les diffÃ©rents domaines (Les datas, La voix, La vision, L'instrumentation, La caractÃ©risation, La banque...)

PYTHON ET LES DATAS SCIENCES

Python
Les librairies Python (Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, Tensorflow, Seaborn, Pytorch)
Le datalake, datamart et datawarehouse
Le dataset
Le data mining avec Pandas
Le workflow des datas

LE MACHINE LEARNING

Les rÃ´les des diffÃ©rents acteurs : Data engineer, Data stewart...
Scikit-Learn
La rÃ©gression
La catÃ©gorisation
L'apprentissage, la prÃ©diction, le score
L'affichage des rÃ©sultats avec Matplotlib
La rÃ©gression linÃ©aire avec Sklearn
La rÃ©gression polynomiale avec Sklearn

LES PIEGES DU MACHINE LEARNING

Un mauvais dataset
La volumÃ©trie nÃ©cessaire du dataset
Le Downfitting
L'Overfitting
La normalisation des donnÃ©es
La loi normale et les distributions de donnÃ©es
Les statistiques de donnÃ©es
Pandas Profiling

LES MODELES NON LINEAIRES

kNN
Random Forest
Les arbres Ã gradient
Les boÃ®tes blanches
SVM
Les diffÃ©rents scores : accuracy, prÃ©cision, recall, f1-score
Les sÃ©rialisations des modÃ¨les

LES RESEAUX DE NEURONES

Les neurones
La topologie MLP
La descente du gradient
MLP avec Sklearn

TENSORFLOW

Tensorflow
Keras
Les rÃ©seaux denses
La valiation set
Le GPU

LES RESEAUX PROFONDS CNN, RNN ET AUTRES

Les rÃ©seaux profonds
Les rÃ©seaux convolutifs
Le DropOut
Les rÃ©seaux rÃ©currents
Exemples de modÃ¨les (ResNet, VGG, MobileNet, Xception...)
Exemples de modÃ¨les (Le format HDF5)

LE TRANSFERT LEARNING

Modification d'un modÃ¨le existant
Transfert des poids
Optimisation du rÃ©seau post apprentissage
Les rÃ©seaux pour l'embarquÃ©
Le rÃ©-apprentissage

MLOPS

Le Devops appliquÃ© au Machine Learning
Python Flask
Docker
Optimisation de Docker
L'intÃ©gration continue et les pipelines
Les bases de donnÃ©es de modÃ¨les

LES RESEAUX CONCCURENTS

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