Formation Réseaux neuronaux d'apprentissage profond avec Chainer

Ce cours porte sur l'IA (en mettant l'accent sur l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond) dans le secteur automobile. Il permet de déterminer quelles technologies peuvent (éventuellement) être utilisées dans divers scénarios au sein d'un véhicule : de l'automatisation basique à la reconnaissance d'images, en passant par la prise de décision autonome.

Explorer les fondamentaux de l'intelligence artificielle révèle comment la technologie intelligente transforme la stratégie numérique, l'automatisation et la prise de décision au sein des opérations d'entreprise. Cet examen couvre les concepts clés de l'histoire de l'IA, les cadres de résolution de problèmes, la représentation des connaissances, le raisonnement en contexte d'incertitude, et les paradigmes d'apprentissage automatique, ainsi que la communication, la perception et l'action autonome. Il guide les dirigeants et les architectes dans l'évaluation des opportunités de transformation par l'IA, l'analyse des tendances émergentes en technologie, et l'intégration de solutions intelligentes pratiques pour accélérer l'agilité des affaires.

Un réseau neuronal artificiel (RNA) 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 employés dans les applications d'apprentissage automatique (ML), qui constituent l'une des implémentations de l'IA. L'apprentissage profond (Deep Learning) est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique.

Applied AI from Scratch in Python offre aux programmeurs et aux analystes de données les techniques fondamentales pour concevoir des solutions d'apprentissage automatique en partant de zéro avec Python. Il couvre les principes de base de l'apprentissage supervisé (classification et régression), de l'apprentissage non supervisé (clustering et détection d'anomalies), ainsi que des architectures avancées de réseaux neuronaux. Le cours examine des méthodes éprouvées pour travailler avec scikit-learn, Apache Spark MLlib et les blocs-notes Jupyter afin de développer l'IA de manière pratique. Il aide les professionnels à implémenter des modèles ML concrets, à évaluer les limites des algorithmes et à réaliser des projets appliqués pour résoudre des problèmes réels.

Ce cours en direct, animé par un formateur à Canada (en ligne ou en présentiel), offre une introduction au domaine de la reconnaissance de motifs et de l'apprentissage automatique. Il aborde des applications pratiques en statistiques, en informatique, en traitement du signal, en vision par ordinateur, en fouille de données et en bio-informatique.

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

• Appliquer les méthodes statistiques fondamentales à la reconnaissance de motifs.
• Utiliser des modèles clés tels que les réseaux neuronaux et les méthodes noyau pour l'analyse de données.
• Mettre en œuvre des techniques avancées pour résoudre des problèmes complexes.
• Améliorer la précision des prévisions en combinant différents modèles.

L'apprentissage par renforcement profond (DRL) combine les principes de l'apprentissage par renforcement avec des architectures d'apprentissage profond pour permettre aux agents de prendre des décisions grâce à leur interaction avec leur environnement. Il sous-tend de nombreuses avancées modernes en IA, 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 basées sur l'essai et l'erreur, en utilisant un apprentissage par récompense.

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

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

• Comprendre les fondements théoriques et les principes mathématiques de l'apprentissage par renforcement.
• Implémenter des algorithmes RL clés, notamment Q-Learning, 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.
• Dépanner, visualiser et optimiser les performances d'entraînement à l'aide d'outils modernes.

Format du cours

• Conférence interactive et discussion guidée.
• Exercices pratiques et implémentations 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 pour en convenir.

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

La partie 1 (40 %) de cette formation se concentre davantage sur les 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 profond.

La partie 3 (40 %) de la formation sera largement basée sur TensorFlow, l'API de la bibliothèque open source de Google dédiée à l'apprentissage profond. Tous les exemples et ateliers pratiques seront réalisés dans TensorFlow.

Audience

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

À l'issue de ce cours, les participants seront en mesure 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
• être en mesure d'effectuer les tâches d'installation, de configuration de l'environnement de production et d'architecture
• être en mesure d'évaluer la qualité du code, de déboguer et de surveiller
• être en mesure de mettre en œuvre des fonctions avancées de production telles que l'entraînement de modèles, la construction de graphes et la journalisation

Cette formation en direct, animée par un formateur à Canada (en ligne ou sur site), s'adresse à des professionnels de niveau avancé souhaitant explorer les techniques de pointe en matière d'IA explicable (XAI) pour les modèles d'apprentissage profond, avec un accent particulier sur la création de systèmes d'IA interprétables.

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

• Comprendre les défis liés à l'explicabilité dans l'apprentissage profond.
• Mettre en œuvre des techniques d'IA explicable avancées pour les réseaux de neurones.
• Interpréter les décisions prises par les modèles d'apprentissage profond.
• Évaluer les compromis entre performance et transparence.