IA, Intelligence Artificielle : Machine Learning et Deep Learning

Résumé de la formation

Durée : 7 heures

Lieu de la formation : Hérault - Montpellier

Public : Ouvert a tout public

Validation : Attestation

Financement(s) possible(s) :

  • Entreprise
  • OPCO
  • Autofinancement

Domaine : Informatique

Tarif : contactez

Objectif de la formation

L'informatique de gestion classique a atteint ses limites aujourd'hui en terme d'innovation, d’où l’importance actuelle de l’informatique cognitive et la pertinence du machine learning. Permettre aux applications d'apprendre à reconnaître des motifs pour optimiser le traitement automatique et faciliter le travail humain, c'est ce que nous permet le machine learning.

Programme de la formation

Cette formation vous guidera dans le monde du machine learning pour vous introduire au deep learning. Vous apprendrez à mieux appréhender le machine learning, et surtout comment mettre un apprentissage efficace et rentable.

Ludivine Crépin experte en intelligence artificielle depuis + de 10 ans, chercheuse publiée à l’international et formatrice reconnue dans le milieu de l’intelligence artificielle.

*Introduction au machine learning
-Apprentissage : non supervisé, supervisé, renforcement, offline, semi-supervisé.
-Les besoins du machine learning.
-Que peut-on apprendre?
-Comment la machine apprends?
-Quand et comment mettre en place du machine learning dans une application?
*Introduction aux arbres de décisions
-Principes de fonctionnement.
-Entropie de Shannon.
-Avantages, inconvénients et coût des arbres de décisions.
*Introduction aux réseaux de neurones et perceptrons
-Fonctionnement d'un neurone artificiel.
-Principes de fonctionnement d'un réseaux de neurones : couches, fonction de transfert, sigmoïde, heavyside, linéaire, ....
-Différents algorithmes : Adaline, Adaboost, K-moyennes, bayésiens, PRank, ...
-Avantages, inconvénients et coût des réseaux de neurones.
-Comparatif concret avec les arbres de décisions.
-Présentation rapide des outils actuels : Watson, Tensor Flot.
*Vers le deep learning?

Prérequis

algorithmie, connaître au moins un langage de programmation, connaître la programmation orientée objet