Workshop

Introduction au deep learning avec Tensorflow

Ouvert aux développeurs débutants

180 €

09h00

Green Space , 28 rue du chemin vert, 75011 Paris

Vous avez des bases en développement logiciel et vous avez probablement déjà entendu parler du machine learning et surtout des réseaux des neurones profonds (deep learning), mais vous vous demandez à quoi cela sert et comment ça marche ?

Participez à notre atelier où nous allons vous faire découvrir le merveilleux monde de l’intelligence artificielle, à l’aide de Tensorflow, la librairie de machine learning la plus utilisée dans le monde !

 

    deep learning

       

      Trois bonnes raisons de vous embarquer:

      1. L’Intelligence Artificielle, ça vous intéresse mais vous ne savez pas par où commencer.
      2. Vous êtes en reconversion professionnelle et le sujet vous intéresse mais vous vous demandez si c'est pour vous.
      3. Vous êtes entrepreneur et vous vous demandez si l'intelligence artificielle peut vous aider dans votre projet.

      Pour participer à cet atelier vous devez avoir impérativement des bases de développement logiciel.

       

      Au programme :

      • 9h00 - 10h00 : Introduction aux réseaux de neurones et au deep learning (théorie) 
      • 10h00 - 11h00 : Introduction au calcul matriciel en python
      • 11h00 - 13h00 : Implémentation d'un réseau de neurones profond en python (1/2)
        • Formulation du problème
        • Préparation et visualisation de la donnée
        • Architecture du réseau neuronal
        • Entraînement du modèle
      • 13h00 - 14h00 : Déjeuner et networking
      • 14h00 - 15h30 : Implémentation d'un réseau de neurones profond en python (2/2)
        • Fonction de prédiction
        • Analyse de l'erreur
        • Optimisation du modèle et hyper paramètres
      • 15h30 - 16h30 : Introduction à Tensorflow
      • 16h30 - 17h30 : Réfactorisation du réseau de neurones avec Tensorflow
      • 17h30 - 18h00 : Le deep learning et les autres types de machine learning
      • 18h00 : Fin de l'atelier

      Atelier limité à 12 personnes maximum.

      Prix: 180 TTC

       

      Pour vous inscrire : Merci de remplir le formulaire ci-dessus. Suite à votre inscription, vous recevrez un mail avec les instructions de paiement. Votre inscription ne sera définitive qu'à la réception de votre paiement.

       

       

      A la suite de cet atelier :

      • Vous saurez ce qu’est le deep learning, comment ça marche et à quoi ça sert.
      • Vous aurez acquis une première expérience avec la librairie Tensorflow, vous aurez appris sa syntaxe et son fonctionnement.
      • Vous aurez implémenté vous-même un réseau de neurones profond en Python et ensuite vous l'aurez factorisé à l’aide de Tensorflow pour comprendre les différences.
      • Vous aurez acquis des concepts de base du machine learning, tels que :
        • La classification
        • La fonction d’erreur
        • Les tenseurs
        • La forward propagation et la backpropagation
        • Le gradient descent
        • Le surentraînement et le sous entraînement
        • Les différents hyperparamètres d’un réseau de neurones profond
      • Vous connaîtrez d’autres types de machine learning différents au deep learning et vous saurez mieux orienter votre apprentissage de l’intelligence artificielle.

       

      Pour suivre cet atelier, vous devez apporter votre ordinateur portable et vous devez savoir vous en servir (Parcourir vos dossiers, utiliser un fichier excel et utiliser un navigateur web).

      Vous devez également avoir des bases de développement logiciel (peu importe le langage).

       

      Nos formateurs :

       

      camilo rodriguez machine learning lab

      Camilo Rodriguez : Fondateur Machine Learning Lab

       

      Hamed Zitoun

      Hamed Zitoun : Ingénieur Machine Learning

       

       

      Nos dernières formations :

       

      machine learning lab

       

      workshop decouverte intelligence artificielle

       

      Nos événements passés

       

       

      Si vous avez des questions, n'hésitez pas à nous contacter