Formation Compréhension des modèles de deep learning : Démasquer les modèles à boîte noire

Cette formation en direct, encadrée par un formateur à Belgique (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux professionnels de niveau avancé souhaitant approfondir leur compréhension des techniques XAI pour des modèles d'IA complexes.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Implémenter des techniques XAI de pointe dans des modèles d'IA.
• Interpréter des modèles d'apprentissage profond et leurs décisions.
• Appliquer des méthodes d'explicabilité avancées, tant indépendantes qu'associées à un modèle spécifique.
• Résoudre les défis liés à la transparence de l'IA dans les systèmes complexes.

Ce cours porte sur l'IA (en mettant l'accent sur l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond) dans l'industrie automobile. Il aide à déterminer quelles technologies peuvent (éventuellement) être utilisées dans diverses situations à bord d'un véhicule, allant de l'automatisation simple et la reconnaissance d'images jusqu'à la prise de décision autonome.

Explorer les fondements de l'intelligence artificielle révèle comment la technologie intelligente transforme la stratégie numérique, l'automatisation et la prise de décision au sein des opérations des entreprises. Examine les concepts de base couvrant l'histoire de l'IA, les cadres de résolution de problèmes, la représentation des connaissances, le raisonnement sous incertitude et les paradigmes d'apprentissage automatique, ainsi que la communication, la perception et l'action autonome. Guide les dirigeants et les architectes dans l'évaluation des opportunités de transformation pilotées par l'IA, l'analyse des tendances technologiques émergentes et l'intégration de solutions intelligentes pratiques pour accélérer l'agilité des affaires.

Un réseau neuronal artificiel est un modèle de données computationnel utilisé dans le développement de systèmes d'intelligence artificielle (IA) capables d'effectuer des tâches « intelligentes ». Les réseaux neuronaux sont couramment utilisés dans les applications d'apprentissage automatique (ML), qui constituent elles-mêmes une implémentation de l'IA. L'apprentissage profond (Deep Learning) est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique.

Ce cours d'IA appliquée à partir de zéro en Python permet aux programmeurs et aux analystes de données d'acquérir des techniques fondamentales pour concevoir des solutions de machine learning à partir des bases en utilisant Python. Il couvre les principes clés de l'apprentissage supervisé (classification et régression), de l'apprentissage non supervisé (regroupement et détection d'anomalies) ainsi que des architectures avancées de réseaux neuronaux. Le cours passe en revue des méthodes éprouvées pour utiliser scikit-learn, Apache Spark MLlib et les notebooks Jupyter dans le développement pratique d'IA. Il aide les professionnels à mettre en œuvre des modèles de ML concrets, à évaluer les limites des algorithmes et à réaliser des projets appliqués pour résoudre des problèmes du monde réel.

Cette formation en direct, animée par un formateur, en Belgique (en ligne ou sur site), s'adresse aux chercheurs et aux développeurs qui souhaitent utiliser Chainer pour construire et entraîner des réseaux neuronaux en Python, tout en facilitant le débogage du code.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer l'environnement de développement nécessaire pour commencer à développer des modèles de réseaux neuronaux.
• Définir et implémenter des modèles de réseaux neuronaux à l'aide d'un code source compréhensible.
• Exécuter des exemples et modifier des algorithmes existants pour optimiser les modèles d'entraînement en apprentissage profond, tout en tirant parti des GPU pour des performances élevées.

Cette formation en direct, dispensée par un formateur à Belgique (en ligne ou sur site), fournit une introduction au domaine de la reconnaissance des motifs et de l'apprentissage automatique. Elle aborde des applications pratiques dans les domaines des statistiques, de l'informatique, du traitement du signal, de la vision par ordinateur, de l'extraction de données (data mining) et de la bio-informatique.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Appliquer des méthodes statistiques fondamentales à la reconnaissance des motifs.
• Utiliser des modèles clés tels que les réseaux de neurones et les méthodes de noyau pour l'analyse des données.
• Implémenter des techniques avancées pour la résolution de problèmes complexes.
• Améliorer la précision des prédictions en combinant différents modèles.

L'apprentissage par renforcement profond (Deep Reinforcement Learning, DRL) associe les principes de l'apprentissage par renforcement aux architectures d'apprentissage profond pour permettre aux agents de prendre des décisions grâce à leur interaction avec leur environnement. Il est à la base de nombreuses avancées modernes en intelligence artificielle, telles que les véhicules autonomes, le contrôle robotique, le trading algorithmique et les systèmes de recommandation adaptatifs. Le DRL permet à un agent artificiel d'apprendre des stratégies, d'optimiser des politiques et de prendre des décisions autonomes sur la base d'apprentissages par essai-erreur et de récompenses.

Cette formation animée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs et aux data scientists de niveau intermédiaire souhaitant apprendre et mettre en œuvre des techniques d'apprentissage par renforcement profond pour construire des agents intelligents capables de prendre des décisions autonomes dans des environnements complexes.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les fondements théoriques et les principes mathématiques de l'apprentissage par renforcement.
• Implémenter les principaux algorithmes d'apprentissage par renforcement, tels que l'apprentissage Q, les gradients de politique et les méthodes Actor-Critic.
• Construire et entraîner des agents d'apprentissage par renforcement profond en utilisant TensorFlow ou PyTorch.
• Appliquer le DRL à des applications réelles telles que les jeux, la robotique et l'optimisation des décisions.
• Diagnostiquer, visualiser et optimiser les performances d'entraînement à l'aide d'outils modernes.

Format du cours

• Conférence interactive et discussions guidées.
• Exercices pratiques et mises en œuvre concrètes.
• Démonstrations de codage en direct et applications basées sur des projets.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une version personnalisée de ce cours (par exemple, en utilisant PyTorch au lieu de TensorFlow), veuillez nous contacter afin de l'organiser.

Ce cours commence par vous apporter des connaissances conceptuelles sur les réseaux de neurones et, de manière plus générale, sur les algorithmes d'apprentissage automatique et l'apprentissage profond (algorithmes et applications).

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

La partie 2 (20 %) de cette formation introduit Theano, une bibliothèque Python qui facilite l'écriture de modèles d'apprentissage profond.

La partie 3 (40 %) de la formation repose largement sur TensorFlow, l'API de la bibliothèque open source de Google dédiée à l'apprentissage profond. Les exemples et les exercices pratiques seront tous réalisés avec TensorFlow.

Public cible

Ce cours s'adresse aux ingénieurs souhaitant utiliser TensorFlow pour leurs projets d'apprentissage profond.

À l'issue de ce cours, les participants seront capables de :

• avoir une bonne compréhension des réseaux neuronaux profonds (DNN), des CNN et des RNN
• comprendre la structure et les mécanismes de déploiement de TensorFlow
• effectuer l'installation, la configuration et les tâches liées à l'environnement de production et à l'architecture
• évaluer la qualité du code, effectuer du débogage et de la surveillance
• implémenter des fonctionnalités avancées de type production, telles que l'entraînement de modèles, la construction de graphes et la journalisation

Cette formation en direct, animée par un formateur à Belgique (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de niveau débutant souhaitant acquérir les bases de l'IA Explicable et son rôle dans le développement de systèmes d'IA responsables.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les concepts fondamentaux de l'IA Explicable.
• Explorer l'importance de la transparence et de l'interprétabilité dans les modèles d'IA.
• Apprendre les techniques de base pour rendre les modèles d'IA explicables.
• Appliquer des techniques de XAI à des modèles simples d'apprentissage automatique.

Cette formation animée par un instructeur en <lieu> (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire souhaitant appliquer des techniques d'IA explicable afin de garantir l'équité, la transparence et l'éthique des systèmes d'IA.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre le rôle de l'IA explicable dans les systèmes d'IA éthiques.
• Mettre en œuvre des techniques d'IA explicable pour détecter et atténuer les biais dans les modèles d'IA.
• Garantir la transparence des processus de prise de décision des modèles d'IA.
• Aligner le développement de l'IA sur les normes éthiques et réglementaires.

Cette formation en présentiel ou à distance, animée par un formateur, Belgique s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire à avancé souhaitant mettre en œuvre des systèmes d'IA transparents dans des applications réelles.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre l'importance de la transparence dans les modèles d'IA.
• Mettre en œuvre des techniques avancées de XAI pour interpréter des modèles complexes.
• Améliorer la transparence des modèles en utilisant SHAP, LIME et d'autres outils.
• Aborder les préoccupations éthiques et l'équité dans les modèles d'IA.