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Séminaire Intelligence Artificielle : Etat de l'art du Machine Learning et du Deep Learning avec Pyt

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Formation Séminaire Intelligence Artificielle : Etat de l’art du Machine Learning et du Deep Learning avec Pyt

Domaine : Data Science – Deep learning

DURÉE
1 jour(s)

OBJECTIFS

Définir les notions de Machine Learning et de Deep Learning et de Data Sciences.

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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PROGRAMME DE FORMATION
Séminaire Intelligence Artificielle : Etat de l’art du Machine Learning et du Deep Learning avec Pyt

QU'EST-CE-QUE L'IA ?

Les data sciences
Le dÃ©terminisme
Le non dÃ©terminisme
L'apprentissage supervisÃ© et le non supervisÃ©
Le machine learning
Le deep learning
Les diffÃ©rents domaines (Les data, La voix, La vision, L'instrumentalisation, 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

LES PIEGES DU MACHINE LEARNING

Un mauvais dataset
La volumÃ©trie nÃ©cessaire du dataset
Le downfitting
L'overfitting
La normalisation des donnÃ©es
Les statistiques de donnÃ©es
Pandas Profiling

LES MODELES NON LINEAIRES

kNN
Random Forest
SVM
Les diffÃ©rents scores : accuracy, prÃ©cision, recall, f1-score...

LES RESEAUX DE NEURONES

Les neurones
La topologie MLP
La descente du gradient

TENSORFLOW

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

LES RESEAUX PROFONDS CNN, RNN ET AUTRES

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

LE TRANSFER LEARNING

Modification d'un modÃ¨le existant
Transfert des poids
Les rÃ©seaux pour l'embarquÃ©

MLOPS

LES RESEAUX CONCURRENTS

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