Formation Deep Learning en Gand

Cette formation en direct avec instructeur à Gand (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs intermédiaires, aux scientifiques des données et aux praticiens de l'IA qui souhaitent exploiter TensorFlow Lite pour des applications d'IA en périphérie.

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

• Comprendre les fondamentaux de TensorFlow Lite et son rôle dans l'IA en périphérie.
• Développer et optimiser des modèles d'IA en utilisant TensorFlow Lite.
• Déployer des modèles TensorFlow Lite sur divers appareils en périphérie.
• Utiliser des outils et techniques pour la conversion et l'optimisation des modèles.
• Implémenter des applications pratiques d'IA en périphérie en utilisant TensorFlow Lite.

Cette formation en direct, encadrée par un formateur, en Gand (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de niveau avancé souhaitant approfondir leur compréhension de la vision par ordinateur et explorer les capacités de TensorFlow pour développer des modèles de vision sophistiqués en utilisant Google Colab.

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

• Créer et entraîner des réseaux de neurones convolutifs (CNN) en utilisant TensorFlow.
• Tirer parti de Google Colab pour un développement de modèles cloud évolutif et efficace.
• Mettre en œuvre des techniques de prétraitement d'images pour les tâches de vision par ordinateur.
• Déployer des modèles de vision par ordinateur pour des applications réelles.
• Utiliser l'apprentissage par transfert pour améliorer les performances des modèles CNN.
• Visualiser et interpréter les résultats des modèles de classification d'images.

Cette formation en direct, animée par un formateur, dans Gand (en ligne ou sur site), s'adresse aux data scientists et développeurs de niveau intermédiaire souhaitant comprendre et appliquer des techniques d'apprentissage profond dans l'environnement Google Colab.

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

• Configurer et naviguer dans Google Colab pour des projets d'apprentissage profond.
• Comprendre les fondamentaux des réseaux neuronaux.
• Implémenter des modèles d'apprentissage profond avec TensorFlow.
• Entraîner et évaluer des modèles d'apprentissage profond.
• Utiliser les fonctionnalités avancées de TensorFlow pour l'apprentissage profond.

Cette formation en direct, animée par un formateur à Gand (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de niveau avancé souhaitant se spécialiser dans les techniques d'apprentissage profond de pointe pour la CLN.

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

• Comprendre les différences clés entre les modèles de CLN et de TAL.
• Appliquer des techniques avancées d'apprentissage profond aux tâches de CLN.
• Explorer des architectures profondes telles que les transformers et les mécanismes d'attention.
• Exploiter les tendances futures de la CLN pour construire des systèmes d'IA sophistiqués.

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un instructeur, Gand s'adresse aux professionnels de niveau avancé souhaitant explorer les techniques les plus récentes de compréhension des modèles d'intelligence artificielle (XAI) pour les modèles de deep learning, avec un accent particulier sur la conception de systèmes d'IA interprétables.

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

• Comprendre les défis liés à la compréhension des modèles de deep learning.
• Mettre en œuvre des techniques avancées de compréhension pour les réseaux neuronaux.
• Interpréter les décisions prises par les modèles de deep learning.
• Évaluer les compromis entre performance et transparence.

Ce stage animé par un instructeur, en Gand (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux data scientists, ingénieurs en apprentissage automatique, chercheurs en deep learning et experts en vision par ordinateur de niveau intermédiaire à avancé souhaitant élargir leurs connaissances et compétences dans le domaine du deep learning pour la génération d'images à partir de texte.

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

• Comprendre les architectures et techniques avancées d'apprentissage profond pour la génération d'images à partir de texte.
• Mettre en œuvre des modèles complexes et des optimisations pour la synthèse d'images haute qualité.
• Optimiser les performances et l'évolutivité pour de grands volumes de données et des modèles complexes.
• Ajuster les hyperparamètres afin d'améliorer les performances du modèle et sa capacité de généralisation.
• Intégrer Stable Diffusion avec d'autres frameworks et outils d'apprentissage profond.

Cette formation en direct, animée par un instructeur à Gand (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de niveau avancé souhaitant exploiter les techniques d'IA pour révolutionner les processus de découverte et de développement de médicaments.

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

• Comprendre le rôle de l'IA dans la découverte et le développement de médicaments.
• Appliquer des techniques d'apprentissage automatique pour prédire les propriétés moléculaires et les interactions.
• Utiliser des modèles d'apprentissage profond pour le criblage virtuel et l'optimisation des candidats médicaments.
• Intégrer des approches pilotées par l'IA dans le processus des essais cliniques.

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un formateur à Gand s'adresse aux biologistes souhaitant comprendre le fonctionnement d'AlphaFold et utiliser les modèles AlphaFold comme guides dans leurs études expérimentales.

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

• Comprendre les principes fondamentaux d'AlphaFold.
• Apprendre comment AlphaFold fonctionne.
• Apprendre à interpréter les prédictions et les résultats d'AlphaFold.

Cette formation en présentiel ou en ligne, encadrée par un formateur, s'adresse aux développeurs débutants et intermédiaires souhaitant utiliser les grands modèles linguistiques pour diverses tâches de langage naturel.

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

• Mettre en place un environnement de développement incluant un LLM populaire.
• Créer un LLM de base et l'ajuster finement sur un ensemble de données personnalisé.
• Utiliser les LLM pour différentes tâches de langage naturel telles que le résumé de texte, la réponse aux questions, la génération de texte, et plus encore.
• Débugger et évaluer les LLM à l'aide d'outils tels que TensorBoard, PyTorch Lightning et Hugging Face Datasets.

Cette formation pratique (en ligne ou en présentiel) est destinée aux data scientists, aux ingénieurs en apprentissage automatique et aux chercheurs en vision par ordinateur qui souhaitent exploiter Stable Diffusion pour générer des images de haute qualité pour une variété de cas d'usage.

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

• Comprendre les principes de Stable Diffusion et son fonctionnement pour la génération d'images.
• Construire et entraîner des modèles Stable Diffusion pour des tâches de génération d'images.
• Appliquer Stable Diffusion à divers scénarios de génération d'images, tels que l'inpainting, l'outpainting et la traduction d'image à image.
• Optimiser les performances et la stabilité des modèles Stable Diffusion.

Lors de cette formation en présentiel animée par un formateur expert à Gand, les participants apprendront les techniques d'apprentissage automatique les plus pertinentes et les plus avancées sous Python, tout en réalisant une série d'applications de démonstration utilisant des données d'images, de musique, de texte et financières.

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

• Mettre en œuvre des algorithmes et des techniques d'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes complexes.
• Appliquer l'apprentissage profond et l'apprentissage semi-supervisé à des applications impliquant des données d'images, de musique, de texte et financières.
• Exploiter au maximum le potentiel des algorithmes Python.
• Utiliser des bibliothèques et packages tels que NumPy et Theano.

Cette formation en direct, dispensée par un formateur à Gand (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.

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un instructeur à Gand, s'adresse aux développeurs logiciels, aux analystes de données et aux professionnels techniques souhaitant utiliser TensorFlow 2.x et Keras pour créer, former et déployer des modèles d'apprentissage profond pour la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et les applications multimodales.

Cette formation en direct, animée par un formateur à Gand (en ligne ou sur site), s'adresse aux data scientists qui souhaitent utiliser TensorFlow pour analyser des données potentielles de fraude.

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

• Créer un modèle de détection de la fraude en Python et avec TensorFlow.
• Construire des régressions linéaires et des modèles de régression linéaire pour prédire la fraude.
• Développer une application d'intelligence artificielle de bout en bout pour analyser les données de fraude.

Dans le cadre de cette formation en présentiel animée par un instructeur, les participants apprendront à utiliser Matlab pour concevoir, construire et visualiser un réseau de neurones convolutionnel (CNN) dédié à la reconnaissance d'images.

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

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

Public cible

• Développeurs
• Ingénieurs
• Experts du domaine

Format de la formation

• Exposé magistral, discussions, exercices et pratique intensive en laboratoire

Ce cours en direct, animé par un formateur, en Gand (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs et aux scientifiques des données souhaitant utiliser TensorFlow 2.x pour construire des prédicteurs, des classifieurs, des modèles génératifs, des réseaux de neurones, etc.

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

• Installer et configurer TensorFlow 2.x.
• Comprendre les avantages de TensorFlow 2.x par rapport aux versions antérieures.
• Construire des modèles de deep learning.
• Implémenter un classifieur d'images avancé.
• Déployer un modèle de deep learning dans le cloud, sur des appareils mobiles et des dispositifs IoT.