Formation Deep learning en Python

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Public : Développeurs Python, Data Scientists, Managers de projets

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Durée : 5 jour(s)

Syllabus de la formation Deep learning en Python

Pré-requis : Maîtrise des bases du langage Python

Objectifs : Comprendre et choisir une méthode d'apprentissage profond - Implémentation d'algorithmes du Deep learning avec Python

Sanction : Attestation de fin de formation mentionnant le résultat des acquis

Référence : INT101604-F

Accessibilité : Si vous êtes en situation de handicap, nous sommes en mesure de vous accueillir, n'hésitez pas à nous contacter à referenthandicap@dawan.fr, nous étudierons ensemble vos besoins

Contact : commercial@dawan.fr

Télécharger le programme
INTER INTRA TUTORAT

À partir de

1 175,00 € HT / jour

Tarif pour une personne à distance sans frais
+ 75,00 € HT par participant supplémentaire
+ frais en cas de formation présentielle

1 500,00 € HT

Pour 20 tickets de 30mn (10 heures) utilisables pendant 12 mois

Tarif présentiel

3 475,00 € HT

  • PC et logiciels fournis
  • Paiement à 30 jours

Tarif distanciel

2 780,00 € HT

  • PC et logiciels à distance fournis sur demande
  • Paiement à 30 jours
Contacter Dawan

Programme Deep learning en Python

Comprendre l'apprentissage profond (Deep Learning)

Deep Learning : définition, contexte d'utilisation
Réseaux de neurones vs techniques de régressions
Types de réseaux neuronaux : feed-forwarded (propagation avant), récurrents, à résonance, auto-organisés
Implémentation d'un réseau feed-forwarded
Fonctions d'activation
Application d'un réseau neuronal à plusieurs données
Réseaux neuronaux multi-couches
Niveaux de représentation

Optimiser un réseau de neurones avec rétro-propagation

Besoin d'optimisation et calcul des erreurs de modèle
Impact des pondérations sur la précision du modèle
Mise à l'échelle des données
Descente graduelle
Améliorer les pondérations des modèles
Rétropropagation
Relation entre propagation vers l'avant et vers l'arrière
Cycle de rétropropagation

Implémenter des modèles d'apprentissage en profondeur avec Python

Panorama de librairies et de boîtes à outils : Keras, Tensorflow, Pytorch, Theano, Microsoft CNTK
Analyse de données
Spécification d'un modèle
Compilation et ajustement d'un modèle
Implémentation d'un modèle de classification
Prédictions
Diagnostic de problèmes et optimisation
Évaluation de la précision du modèle sur le jeu de données de validation
Reconnaissance d'images, de caractères

CopyrightDepot Dawan

Délai d'accès :

Le délai d’accès à la formation certifiante est de 7 jours après validation du dossier. Pour un financement CPF, la validation doit être faite 11 jours ouvrés avant le début. Hors CPF, délai de 1 à 3 semaines selon les sessions.

Méthodes mobilisées :

  • Un formateur expert ayant suivi une formation à la pédagogie et ayant au minimum 3 années d'expériences dans le domaine visé
  • Matériel pour les formations présentielles informatiques : un PC par participant
  • Un support et les exercices du cours pour chaque stagiaire
  • Synchrone en présentiel ou distanciel. Plateforme utilisée : Microsoft Teams. Pour le distanciel : diagnostic technique avec les stagiaires pour tester la connexion et les modalités pratiques.
  • Méthodologie basée sur l'Active Learning (75% de pratique minimum) et un programme pédagogique riche et interactif :
  • Expositive : Apport de contenu théorique structuré pour consolider vos connaissances.
  • Interrogative : Moments de réflexion pour questionner et approfondir vos pratiques.
  • Démonstrative : Exercices pratiques pour illustrer les concepts clés.
  • Active : Ateliers d'entraînement pour une mise en application immédiate.
  • Expérimentale : Études de cas concrets pour ancrer les apprentissages dans la réalité.
  • Collaborative : Espaces de partage et d'échange d'expériences pour enrichir la formation.
  • Un format conçu pour favoriser l'engagement, la pratique et l'impact durable dans vos activités professionnelles.

Méthodes d'évaluation :

Les évaluations en cours de formations sont réalisées par les ateliers de mise en pratique et les échanges avec les formateurs.

Un espace apprenant dédié moncompte.dawan.fr :

  • Informations relatives à la ou aux futures formations (plan, syllabus et éventuellement informations relatives à la certification)
  • Positionnement à l'entrée et à la sortie de la formation
  • Définition des besoins et attentes par l'apprenant en amont de la formation
  • Émargement en ligne
  • Évaluation à chaud
  • Évaluation à froid
  • Attestation de formation
  • Boissons offertes pendant les pauses en inter-entreprises
  • Salles lumineuses et locaux facilement accessibles
  • Certification CPF quand formation éligible

Suite de parcours et formations associées

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