Formation Introduction à l'utilisation de Réseau Neuronal

In this instructor-led, live training, we go over the principles of neural networks and use OpenNN to implement a sample application.

Format of the course

• Lecture and discussion coupled with hands-on exercises.

Ce cours a été conçu pour les managers, les architectes de solutions, les responsables de l'innovation, les directeurs techniques, les architectes logiciels et toute personne intéressée par une vue d'ensemble de l'intelligence artificielle appliquée et par les prévisions les plus proches concernant son développement.

Ce cours est une introduction à l'application de réseaux de neurones à des problèmes du monde réel à l'aide du logiciel R-project.

Ce cours de formation est destiné aux personnes souhaitant appliquer le Machine Learning à des applications pratiques.

Public

Ce cours est destiné aux scientifiques et aux statisticiens qui connaissent bien les statistiques et savent programmer R (ou Python ou une autre langue choisie). Ce cours met l'accent sur les aspects pratiques de la préparation, de l'exécution, de l'analyse et de la visualisation de modèles / données.

Le but est de donner des applications pratiques à Machine Learning aux participants souhaitant appliquer les méthodes au travail.

Des exemples sectoriels sont utilisés pour rendre la formation pertinente pour le public cible.

Le réseau de neurones artificiels est un modèle de données informatique utilisé dans le développement de systèmes d' Artificial Intelligence (AI) capables d'effectuer des tâches "intelligentes". Neural Networks sont couramment utilisés dans les applications Machine Learning (ML), qui sont elles-mêmes une implémentation de l'IA. Deep Learning est un sous-ensemble de ML.

Le réseau de neurones artificiels est un modèle de données informatique utilisé dans le développement de systèmes d' Artificial Intelligence (AI) capables d'effectuer des tâches "intelligentes". Neural Networks sont couramment utilisés dans les applications Machine Learning (ML), qui sont elles-mêmes une implémentation de l'IA. Deep Learning est un sous-ensemble de ML.

Ce cours couvre l'IA (emphasizing Machine Learning et Deep Learning) dans Automotive Industrie. Il aide à déterminer quelle technologie peut (potencialement) être utilisée dans plusieurs situations dans une voiture: de la simple automation, de la reconnaissance d'image à la prise de décision autonome.

This course will give you knowledge in neural networks and generally in machine learning algorithm, deep learning (algorithms and applications).

This training is more focus on fundamentals, but will help you to choose the right technology : TensorFlow, Caffe, Teano, DeepDrive, Keras, etc. The examples are made in TensorFlow.

Ce cours en direct, animé par un instructeur, constitue une introduction au domaine de la reconnaissance des formes et de l'apprentissage automatique. Il aborde des applications pratiques dans les domaines de la statistique, de l'informatique, du traitement du signal, de la vision par ordinateur, de l'exploration de données et de la bioinformatique.

Le cours est interactif et comprend de nombreux exercices pratiques, des retours d’instructeurs et des tests des connaissances et des compétences acquises.

Type : Formation théorique avec applications décidées en amont avec les élèves sur Lasagne ou Keras selon le groupe pédagogique

Méthode pédagogique : présentation, échanges et études de cas

L’intelligence artificielle, après avoir bouleversé de nombreux domaines scientifiques, a commencé à révolutionner un grand nombre de secteurs économiques (industrie, médecine, communication, etc.). Néanmoins, sa présentation dans les grands media relève souvent du fantasme, très éloignée de ce que sont réellement les domaines du Machine Learning ou du Deep Learning. L’objet de cette formation est d’apporter à des ingénieurs ayant déjà une maîtrise des outils informatiques (dont une base de programmation logicielle) une introduction au Deep Learning ainsi qu’à ses différents domaines de spécialisation et donc aux principales architectures de réseau existant aujourd’hui. Si les bases mathématiques sont rappelées pendant le cours, un niveau de mathématique de type BAC+2 est recommandé pour plus de confort. Il est dans l’absolu possible de faire l’impasse sur l’axe mathématique pour ne conserver qu’une vision « système », mais cette approche limitera énormément votre compréhension du sujet.

Dans cette formation en direct, dirigée par un instructeur, les participants apprendront à tirer parti des innovations des processeurs TPU pour maximiser les performances de leurs propres applications d'intelligence artificielle.

A l'issue de la formation, les participants seront capables de :

• Entraîner divers types de réseaux neuronaux sur de grandes quantités de données.

PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning) is a scalable deep learning platform developed by Baidu.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to use PaddlePaddle to enable deep learning in their product and service applications.

By the end of this training, participants will be able to:

• Set up and configure PaddlePaddle
• Set up a Convolutional Neural Network (CNN) for image recognition and object detection
• Set up a Recurrent Neural Network (RNN) for sentiment analysis
• Set up deep learning on recommendation systems to help users find answers
• Predict click-through rates (CTR), classify large-scale image sets, perform optical character recognition(OCR), rank searches, detect computer viruses, and implement a recommendation system.

Audience

• Developers
• Data scientists

Format of the course

• Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Au cours de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront à utiliser Matlab pour concevoir, construire et visualiser un réseau de neurones à convolution permettant la reconnaissance d'images.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:

• Construire un modèle d'apprentissage en profondeur
• Automatiser l'étiquetage des données
• Travailler avec des modèles de Caffe et TensorFlow - Keras
• Former les données en utilisant plusieurs GPU , le cloud ou des clusters

Public

• Les développeurs
• Ingénieurs
• Experts du domaine

Format du cours

• Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs

Ce cours commence par vous donner des connaissances conceptuelles sur les réseaux de neurones et plus généralement sur les algorithmes d'apprentissage automatique, d'apprentissage approfondi (algorithmes et applications).

La partie 1 (40%) de cette formation met davantage l'accent sur les principes fondamentaux, mais vous aidera à choisir la bonne technologie: TensorFlow , Caffe , Theano, DeepDrive, Keras , etc.

La partie 2 (20%) de cette formation présente Theano, une bibliothèque python qui facilite l’écriture de modèles d’apprentissage approfondi.

La partie 3 (40%) de la formation serait largement basée sur Tensorflow - API de deuxième génération de la bibliothèque de logiciels open source de Go ogle pour Deep Learning . Les exemples et handson seraient tous fabriqués dans TensorFlow .

Public

Ce cours est destiné aux ingénieurs souhaitant utiliser TensorFlow pour leurs projets d' Deep Learning .

Une fois ce cours terminé, les délégués:

• avoir une bonne compréhension des réseaux de neurones profonds (DNN), CNN et RNN

• comprendre la structure et les mécanismes de déploiement de TensorFlow

• être capable d'effectuer des tâches d'installation / environnement de production / architecture et configuration

• être capable d'évaluer la qualité du code, effectuer le débogage, la surveillance

• être capable de mettre en œuvre une production avancée comme des modèles de formation, la création de graphiques et la journalisation