Les formations Réseaux Neurones

C'est un cours de 4 jours introduisant l'IA et son application en utilisant le langage de programmation Python. Il y a une option d'avoir un jour supplémentaire pour mener un projet d'IA à la fin de ce cours. 

Deep Reinforcement Learning fait référence à la capacité d'un "agent artificiel" à apprendre par essais et erreurs et récompenses et punitions. Un agent artificiel vise à imiter la capacité d'un humain à obtenir et à construire des connaissances par lui-même, directement à partir d'intrants bruts tels que la vision. Pour réaliser l'apprentissage par renforcement, l'apprentissage en profondeur et les réseaux de neurones sont utilisés. L'apprentissage par renforcement est différent de l'apprentissage automatique et ne repose pas sur des approches d'apprentissage supervisé et non supervisé.Cette formation en direct, animée par un instructeur (sur site ou à distance), est destinée aux développeurs et aux scientifiques des données qui souhaitent apprendre les bases de Deep Reinforcement Learning au fur et à mesure de la création d'un agent Deep Learning.Au terme de cette formation, les participants seront capables de :

Comprendre les concepts clés derrière Deep Reinforcement Learning et être capable de le distinguer de Machine Learning. Appliquez des algorithmes avancés Reinforcement Learning pour résoudre des problèmes du monde réel. Créez un agent Deep Learning.

Format du cours

Conférence interactive et discussion. Beaucoup d'exercices et de pratique. Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.

Options de personnalisation du cours

Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.

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 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.

Ce cours est créé pour les personnes qui n'ont aucune expérience en probabilités et statistiques .

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.

This is a 4 day course introducing AI and it's application. There is an option to have an additional day to undertake an AI project on completion of this course. 

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.

Chainer is an open source framework based on Python, built for accelerating research and implementing neural network models. It provides flexible, efficient, and simplified approaches to developing deep learning algorithms. This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at researchers and developers who wish to use Chainer to build and train neural networks in Python while making the code easy to debug. By the end of this training, participants will be able to:

• Set up the necessary development environment to start developing neural network models.
• Define and implement neural network models using a comprehensible source code.
• Execute examples and modify existing algorithms to optimize deep learning training models while leveraging GPUs for high performance.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

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.

Encog est un framework d'apprentissage machine opensource pour Java etNet Dans cette formation en direct, les participants apprendront des techniques avancées d'apprentissage automatique pour construire des modèles prédictifs précis de réseaux neuronaux À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Mettre en œuvre différentes techniques d'optimisation des réseaux neuronaux pour résoudre les problèmes de sous-équipement et de surapprentissage Comprendre et choisir parmi un certain nombre d'architectures de réseaux neuronaux Mettre en place des réseaux de feed-back et de feedback supervisés Public Développeurs Analystes Les scientifiques de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .

Encog est un framework d'apprentissage machine opensource pour Java etNet Dans cette formation en ligne, les participants apprendront comment créer différents composants de réseau neuronal en utilisant ENCOG Les études de cas de Realworld seront discutées et des solutions basées sur le langage machine à ces problèmes seront explorées À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Préparer les données pour les réseaux de neurones en utilisant le processus de normalisation Mettre en œuvre des réseaux d'anticipation et des méthodologies de formation à la propagation Implémenter des tâches de classification et de régression Modéliser et former des réseaux de neurones à l'aide de l'atelier basé sur l'interface graphique d'Encog Intégrez le support de réseau neuronal dans les applications realworld Public Développeurs Analystes Les scientifiques de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .

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.

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

La mécatronique (ou ingénierie mécatronique) est une combinaison de mécanique, d'électronique et d'informatique. Cette formation en direct, animée par un instructeur (sur site ou à distance), est destinée aux ingénieurs qui souhaitent en savoir plus sur l'applicabilité de l'intelligence artificielle aux systèmes mécatroniques. À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:

• Obtenez un aperçu de l'intelligence artificielle, de l'apprentissage automatique et de l'intelligence informatique.
• Comprendre les concepts de réseaux de neurones et de différentes méthodes d'apprentissage.
• Choisissez efficacement des approches d'intelligence artificielle pour des problèmes concrets.
• Implémenter des applications d'intelligence artificielle en ingénierie mécatronique.

Format du cours

• Conférence interactive et discussion.
• Beaucoup d'exercices et de pratique.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.

Microsoft Cognitive Toolkit 2x (anciennement CNTK) est une boîte à outils opensource et commerciale qui forme des algorithmes d'apprentissage en profondeur pour apprendre comme le cerveau humain Selon Microsoft, CNTK peut être 510x plus rapide que TensorFlow sur les réseaux récurrents, et 2 à 3 fois plus rapide que TensorFlow pour les tâches imagerelated Dans cette formation en ligne, les participants apprendront à utiliser Microsoft Cognitive Toolkit pour créer, former et évaluer des algorithmes d'apprentissage en profondeur à utiliser dans des applications IA commerciales impliquant de multiples types de données tels que données, paroles, textes et images À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Accéder à CNTK en tant que bibliothèque à partir d'un programme Python, C # ou C ++ Utilisez CNTK en tant qu'outil autonome d'apprentissage automatique grâce à son propre langage de description de modèle (BrainScript) Utiliser la fonctionnalité d'évaluation du modèle CNTK à partir d'un programme Java Combiner les DNN feedforward, les réseaux convolutifs (CNN) et les réseaux récurrents (RNN / LSTM) Capacité de calcul d'échelle sur les processeurs, les GPU et plusieurs machines Accédez à des jeux de données volumineux en utilisant les langages de programmation et les algorithmes existants Public Développeurs Les scientifiques de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson Remarque Si vous souhaitez personnaliser une partie de cette formation, y compris le langage de programmation de votre choix, veuillez nous contacter pour organiser .

La formation s'adresse aux personnes qui souhaitent apprendre les bases des réseaux de neurones et de leurs applications.

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.

This classroom based training session will contain presentations and computer based examples and case study exercises to undertake with relevant neural and deep network libraries

PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning) est une plateforme d'apprentissage en profondeur évolutive développée par Baidu Dans cette formation en ligne, les participants apprendront comment utiliser PaddlePaddle pour permettre un apprentissage approfondi dans leurs applications de produits et de services À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Configurer et configurer PaddlePaddle Configurer un réseau neuronal convolutif (CNN) pour la reconnaissance d'image et la détection d'objets Mettre en place un réseau neuronal récurrent (RNN) pour l'analyse des sentiments Mettre en place un apprentissage en profondeur sur les systèmes de recommandation pour aider les utilisateurs à trouver des réponses Prédisez les taux de clics (CTR), classifiez les ensembles d'images à grande échelle, effectuez la reconnaissance optique des caractères (OCR), effectuez des recherches de classement, détectez les virus informatiques et implémentez un système de recommandation Public Développeurs Les scientifiques de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .

Un système de recommandation est un processus de filtration d’informations qui prédit les préférences de l’utilisateur. Python peut être utilisé pour programmer l'apprentissage profond, l'apprentissage automatique et les systèmes de recommandation de réseau nerveux pour aider les utilisateurs à découvrir de nouveaux produits et contenus. Cette formation guidée par des instructeurs, en direct (online ou sur site) est destinée à des scientifiques de données qui souhaitent utiliser Python pour construire des systèmes de recommandation. À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

Créer des systèmes recommandés à l’échelle. Appliquez un filtre collaboratif pour construire des systèmes de recommandation. Utilisez Apache Spark pour compter les systèmes de recommandation sur les clusters. Créez un cadre pour tester les algorithmes de recommandation avec Python.

Le format du cours

Lecture et discussion interactives. Beaucoup d’exercices et de pratiques. La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation de cours

Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.

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.

Snorkel est un système permettant de créer, modéliser et gérer rapidement des données d'entraînement Il se concentre sur l'accélération du développement d'applications d'extraction de données structurées ou «sombres» pour des domaines dans lesquels de grands ensembles d'apprentissage étiquetés ne sont pas disponibles ou faciles à obtenir Dans cette formation en ligne, les participants apprendront des techniques pour extraire de la valeur à partir de données non structurées telles que du texte, des tableaux, des figures et des images grâce à la modélisation des données d'entraînement avec Snorkel À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Créer par programmation des ensembles d'entraînement pour permettre l'étiquetage d'ensembles d'entraînement massifs Former des modèles finaux de haute qualité en commençant par modéliser des ensembles d'entraînement bruyants Utiliser Snorkel pour implémenter de faibles techniques de supervision et appliquer la programmation de données à des systèmes d'apprentissage machine faiblement supervisés Public Développeurs Les scientifiques de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .

L'unité de traitement Tensor (TPU) est l'architecture que Google a utilisée en interne depuis plusieurs années, et est maintenant en train de devenir disponible pour une utilisation par le grand public Il inclut plusieurs optimisations spécifiquement destinées à être utilisées dans les réseaux neuronaux, y compris la multiplication simplifiée de matrices, et des entiers à 8 bits au lieu de 16 bits afin de renvoyer des niveaux de précision appropriés Dans cette formation en direct, les participants apprendront à tirer parti des innovations des processeurs TPU pour optimiser les performances de leurs propres applications IA À la fin de la formation, les participants seront en mesure de: Former différents types de réseaux de neurones sur de grandes quantités de données Utilisez des TPU pour accélérer le processus d'inférence jusqu'à deux ordres de grandeur Utiliser des TPU pour traiter des applications intensives telles que la recherche d'images, la vision nuageuse et les photos Public Développeurs Des chercheurs Ingénieurs Les scientifiques de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .

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

Dans cette formation en direct dirigée par un instructeur, nous passons en revue les principes des réseaux neuronaux et utilisons OpenNN pour mettre en œuvre un exemple d'application. Format du cours Exposé et discussion couplés à des exercices pratiques.