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Mise en place de projets Deep Learning avec Keras

Cette formation est destinée aux développeurs, Data Scientists et Architectes souhaitant une initiation complète au Deep Learning. Des travaux pratiques autour de la question de l'analyse du langage nous permettrons d'évoquer et expérimenter tous les aspects essentiels des réseaux de neurones. La thématique du langage nous permettra de traiter différents types de données : signal audio, textes et images.

Objectifs pédagogiques

  • Être capable d'identifier les problèmes pour lesquels une solution Deep Learning est pertinente
  • Connaître les spécificités de la bibliothèque TensorFlow
  • Connaître les strutures classiques pour un réseau de neurone
  • Savoir implémenter ces architectures avec TensorFlow et Keras

Programme

Partie I : Introduction (0.5 jour)

  • Concepts fondamentaux du Machine Learning
  • Particularité du Deep Learning
  • Frameworks pour le Deep Learning
  • Numpy : l'essentiel pour travailler avec les données
  • Présentation de Tensorboard

Partie II : Analyse du langage oral (1 jour)

  • Créer un réseau séquentiel avec Keras
  • Choix d'une méthode d'optimisation
  • Choix d'une fonction de coût
  • Chargement des données
  • Chargement efficace des données avec un générateur
  • Entraînement et validation avec Tensorboard

Activité : analyse d'échantillons sonores.

Partie III : Analyse de la langue écrite (0.5 jour)

  • Les modèles word2vec : des mots aux vecteurs
  • Utiliser un réseau pré-entraîné
  • Architecture siamoise
  • Créer un réseau *de neurones à entrées multiples

Activité : créer, entraîner et valider un réseau de neurones complexe.

Nous réutiliserons Tensorboard pour superviser cet apprentissage. Le réseau que nous créerons utilisera le modèle SkipGram.

Partie IV : Analyse de la langue des signes #1 (0.5 jour)

  • Particularités des modèles pour l'analyse d'images
  • Classification, localisation et segmentation
  • Générateur de données pour les images
  • Spécialisation d'un modèle

Activité : spécialisation d'un réseau de neurones pour lui permettre de reconnaître des signes statiques de la langue des signes française.

Partie V : Analyse de la langue des signes #2 (0.5 jour)

  • Les réseaux de neurones pour les données temporelles

Activités : réfléchir à une architecture pour l'analyse de vidéos en langue des signes française.

Sessions (Toulouse, Nantes, Paris)

  • du 12 au 14 nov.
    Paris

Nous contacter

Public

  • Développeurs
  • Data Scientists
  • Architectes

Pré-requis

  • Connaître les bases de la programmation en Python (structures de données et de contrôle, fonctions, bases de la POO)

Durée

3 jour(s) soit 21 heures

Prix

1500 € par personne

Moyens pédagogiques et techniques

  • les supports de cours (slides) seront disponibles en ligne et distribués en début de formation (à l'aide d'un lien vers notre outil interne ou d'une version numérisée), puis fournis au format électronique à la fin de la formation

  • une salle de formation équipée d'une connexion Internet, d'un vidéoprojecteur, paperboard...

  • un ordinateur par stagiaire avec un système d'exploitation installé et les outils nécessaires

Modalités de suivi de l'exécution du programme

  • durant la formation : alternance d'apports théoriques (30% du cours) et d’exercices pratiques et de mise en situation sous forme de travaux pratiques corrigés avec l’expert-formateur

  • en fin de formation : évaluation à chaud sur l'atteinte des objectifs pédagogiques sous forme de tour de table et de test de connaissances, d'exercices, de QCM

Moyens d'encadrement

  • Formation assurée par un expert maîtrisant les concepts de l'intelligence artificielle 
Renseignements / Inscription

Contactez Anaël Boulier, notre responsable formation

 

Demande d'information

 

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