Prenez contact avec nous

Plan du cours

État actuel de la technologie

  • Ce qui est actuellement utilisé
  • Ce qui pourrait éventuellement être utilisé

IA à base de règles

  • Faciliter la prise de décision

Apprentissage automatique

  • Classification
  • Regroupement (Clustering)
  • Réseaux de neurones
  • Types de réseaux de neurones
  • Présentation d'exemples concrets et discussion

Apprentissage profond

  • Vocabulaire de base
  • Quand utiliser l'apprentissage profond et quand s'en abstenir
  • Évaluation des ressources de calcul et des coûts
  • Brève présentation des fondements théoriques des réseaux neuronaux profonds

Application pratique de l'apprentissage profond (principalement avec TensorFlow)

  • Préparation des données
  • Choix de la fonction de perte
  • Sélection du type de réseau de neurons approprié
  • Précision versus vitesse et ressources
  • Entraînement du réseau de neurones
  • Mesure de l'efficacité et des erreurs

Exemples d'utilisation

  • Détection d'anomalies
  • Reconnaissance d'images
  • Systèmes avancés d'aide à la conduite (ADAS)

Pré requis

Les participants doivent posséder une expérience en programmation (quel que soit le langage) ainsi qu'un bagage technique ou ingénieurial, mais aucun code n'est requis durant le cours.

 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

Cours à venir

Catégories Similaires