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Chaîne e-learning machine learning

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Vous souhaitez percer les mystères de l'intelligence artificielle ? Découvrez le machine learning, cette révolution technologique qui propulse l'intelligence artificielle vers de nouveaux sommets ! Le machine learning, c'est bien plus que des lignes de code. C'est l'art de donner aux machines la capacité d'apprendre à partir des données, de reconnaître des schémas complexes, et de prendre des décisions autonomes. Notre chaîne spécialisée vous présentera les concepts fondamentaux du Machine Learning et vous permettra dans appliquer les principes à travers des mises en situations concrètes.


Prêt à
l'emploi
Clés en
main
À la carte


Chaîne e-learning accessible sur la E-academy by ORSYS

Réf. 8ML
  09h45
Prix : 290 € H.T.
Langue : FR
Tutorat sur demande




Vous souhaitez percer les mystères de l'intelligence artificielle ? Découvrez le machine learning, cette révolution technologique qui propulse l'intelligence artificielle vers de nouveaux sommets ! Le machine learning, c'est bien plus que des lignes de code. C'est l'art de donner aux machines la capacité d'apprendre à partir des données, de reconnaître des schémas complexes, et de prendre des décisions autonomes. Notre chaîne spécialisée vous présentera les concepts fondamentaux du Machine Learning et vous permettra dans appliquer les principes à travers des mises en situations concrètes.


Objectifs pédagogiques
À l’issue de la formation, le participant sera en mesure de :
Comprendre l'intérêt du machine learning.
Connaître les différentes approches du machine learning.
Identifier les principaux types de tâches pour le machine Learning et sa mise en pratique.
Appréhender les concepts fondamentaux de la data science et du machine learning.
Étudier les fonctionnalités d’entraînement et de déploiement de modèles dans Azure Machine Learning Studio.
Développer des modèles avec les notebooks Jupyter.
Automatiser les processus de développement de modèles avec la fonctionnalité AutoML.
Définir les concepts de base des réseaux de neurones.
Connaître la structure des neurones artificiels.
Identifier les réseaux de neurones de type Deep Learning.
Identifier différents les réseaux de neurones de type perceptrons multicouches.
Connaître différentes architectures de réseaux de neurones.
Comprendre l'utilisation des réseaux de neurones.
Connaître différentes architectures et la notion d’algorithme de rétropropagation.
Installer et identifier l'usage de TensorFlow.
Connaître des exemples de réseaux de neurones basés sur la version de Keras intégrée à TensorFlow.

Public concerné
Toute personne intéressée par le Deep Learning et les réseaux de neurones : Ingénieurs, Analystes, Data Scientists, Data Analysts, Data Steward, Développeurs…

Prérequis
Connaissances de base en intelligence artificielle.

Méthodes et moyens pédagogiques
Activités digitales
La structure IT : Cours enregistrés, vidéos d’expert et partages de bonnes pratiques.
Tutorat
Tutorat en option.
Pédagogie et pratique
De nombreux contenus réalisés par des formateurs suivant une démarche pédagogique rigoureuse. Durant chaque cours, des cas opérationnels sont commentés par des experts pour aider les apprenants à mettre en pratique ce qu’ils viennent d'apprendre. Afin de favoriser l’ancrage mémoriel, chaque contenu est découpé en séquences courtes de 3 à 10 minutes. Ce découpage permet un apprentissage dynamique et en toute autonomie pour chaque apprenant.

Programme de la formation

Machine Learning, concepts et enjeux

  • Qu'est-ce que le Machine Learning ?
  • Apprentissage supervisé.
  • D'autres formes d'apprentissage.
  • Apprentissage profond et non profond.
  • Les enjeux actuels du Machine Learning.

Azure Machine Learning Studio, développer ses modèles

  • Présentation de la data science et du machine learning.
  • Introduction d'Azure Machine Learning Studio.
  • Présentation de Microsoft Azure Machine Learning.

Comprendre les réseaux de neurones artificiels

  • Neurones artificiels.
  • Perceptron.
  • Réseaux de neurones.
  • Deep Learning.

Connaître les réseaux de neurones avec TensorFlow

  • Réseaux de neurones.
  • Algorithme de rétropropagation.
  • Introduction à TensorFlow 2.
  • Réseaux de neurones avec TensorFlow 2.
Solutions de financement
Plusieurs solutions existent pour financer votre formation et dépendent de votre situation professionnelle.
Découvrez-les sur notre page Comment financer sa formation ou contactez votre conseiller formation.