Deep Learning avec Python KERAS

2 jours II Code CNCP : 2234 II Certif info : 93835

/Deep Learning avec Python KERAS

Cette formation vous introduira au langage de programmation Python dans le cadre du Deep Learning.

Le Deep Learning s’applique à une grande gamme de problèmes d’Intelligence Artificielle, tels que la classification des images, la reconnaissance de la parole, la classification du texte, la réponse aux questions, la synthèse vocale et la reconnaissance des caractère. Dans cette formation, vous allez aborder les éléments indispensables pour appliquer le deep learning à des données. Vous utiliserez la librairie Keras. Puis, vous verrez comment écrire un algorithme de reconnaissance d’images et d’analyse de textes.

Les objectifs de la formation Deep Learning avec Python KERAS

A l’issue de la formation « Deep Learning avec Python KERAS », les apprenants auront les capacités de :

  • Comprendre le Deep Learning
  • Être familiarisé avec le concept de réseau de neurones
  • Maîtriser l’outil Keras pour pour faire du Deep Learning avec Python.
  • Mener à bien un projet de mise en place d’algorithmes de Deep Learning avec Python
  • Connaître les Différents Types d’apprentissage automatique
  • Implémenter un modèle de machine learning simple avec Keras
  • Stabilisation de l’apprentissage d’un modèle avec Keras
  • Sauvegarde et réutilisation d’un réseau avec Keras
  • Savoir faire l’analyse des texts et la reconnaissance d’images avec Keras
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Les prérequis de la formation Deep Learning avec Python KERAS

  • Maîtriser l’algorithmique,
  • Connaissances en mathématiques et des statistiques
  • Connaissance de Python

Vous n’avez pas les prérequis nécessaires pour la formation Deep Learning avec Python KERAS – Librairie TensorFlow? Contactez-nous pour étudier ensemble un parcours sur mesure et garantir ainsi la réussite de votre projet.

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Le public de la formation Deep Learning avec Python KERAS

La formation certifiante « Deep Learning avec Python KERAS », s’adresse à tout public salarié, demandeur d’emploi ou en reconversion professionnelle, notamment :

  • Data Scientist / Data Miner
  • Débutant en Python
  • Statisticien
  • Marketer spécialiste de la data
  • Utilisateur de bases de données intéressé par l’analyse
  • Responsable système d’informations
  • Développeurs informatiques, ingénieurs d’études
  • Architecte système et logiciel
  • Data scientist (analyse de données) ou Data miner (fouilleur des données)
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Contenu de la formation
Deep Learning avec Python KERAS

Introduction au Deep Learning

  • IA et deep learning
  • Architecture du deep learning
  • Fonctionnement d’un modèle de deep learning
  • Architecture d’un réseau de neurones
  • Construction d’un réseau de neurones
  • Apprentissage du réseau de neurones
  • Concepts de Keras
  • Deep learning avec Keras

Machine Learning et Deep Learning

  • Apprentissage automatique
  • Importation des données
  • Préparation des données
  • Stabilisation de l’apprentissage d’un modèle avec Keras
  • Sauvegarde et réutilisation d’un réseau avec Keras
  • Sauvegarde d’un réseau

Performance des algorithmes

  • Paramètres de l’apprentissage
  • Amélioration de l’apprentissage avec Keras
  • Stratégie d’amélioration
  • Accélération des calculs avec le cloud computing et le GPU
  • Accélération des calculs avec le cloud computing et le TPU

Atelier cas pratique

Analyse de textes avec Keras

  • Word embedding
  • Application du deep learning sur les textes
  • Préparation des documents avec Keras
  • Écriture d’un modèle de word embedding avec Keras
  • Classification des documents et interprétation des résultats
  • Amélioration d’un modèle d’analyse de textes avec Keras

Reconnaissance des images avec Keras

  • Définition de la convolution
  • Application de la convolution sur des images
  • Application du deep learning sur des images
  • Fonctionnement du pooling
  • Architecture d’un réseau à convolution
  • Jeu de données d’images
  • Préparation des images pour l’analyse
  • Découverte de l’OCR
  • Reconnaissance des images
  • Augmentation des données
  • Préparation des données pour réutiliser les meilleurs modèles de Keras
  • Réutilisation des meilleurs modèles existants avec Kera

Atelier cas pratique

Une attestation d’assiduité sera délivrée après la validation de toutes les compétences du module Deep Learning avec Python KERAS.

Modalités De Formations

Deep Learning avec Python KERAS

La formation certifiante Deep Learning avec Python KERAS est disponible en 3 modalités : E-learning tutoré, Blended Learning et en présentiel.

FOAD / E-Learning tutoré

La formation certifiante Deep Learning avec Python KERAS est disponible en e-learning ou à distance tutoré. Vous serez accompagné par un formateur / Tuteur tout au long de la formation.

Blended-Learning

La formation Deep Learning avec Python KERAS est disponible en Blended learning. La partie apprentissage se déroule en e-learning, et les projets fil rouge en présentiel.

Présentiel

Le module de formation Deep Learning avec Python KERAS est disponible en présentiel ou en distanciel. La formation sera animée par un formateur à distance ou en classe.

Financement et Éligibilité

de la formation Deep Learning avec Python KERAS

CPF

CPF « Compte Personnel de Formation.

VAE

VAE: Validation des Acquis de l’Expérience.

AIF

AIF : Aide Individuelle à la Formation par Pôle Emploi.

CPF de transition

CPF de transition pour une Reconversion Professionnelle.

Contrat PRO

Contrat d’alternance ou de Professionnalisation.

POEc

Préparation Opérationnelle Emploi Collective.

PDC

Plan de Développement de Compétences de l’entreprise.

AFPR

Action de Formation Préalable à l’Embauche.

POEi

Préparation Opérationnelle Emploi Individuelle.

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