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TechniqueNouveauté

Formation L'apprentissage profond avec Keras

Réaliser des expérimentations rapides avec Keras

Spécifiquement développé dans le but de réaliser simplement des expérimentations rapides, Keras a été conçu dans le respect des 4 principes directeurs suivants : convivialité, modularité, extensibilité et fonctionnement en Python. Le résultat ? Keras est un outil efficace bien sûr mais il est surtout très simple à prendre en main. Et c’est très certainement ce qui explique son succès et le fait qu’il ait été rapidement adopté par de très nombreux spécialistes de l’IA. Durant cette formation de 3 jours, les participants découvriront les spécificités qui ont rendu Keras incontournable et mettront en oeuvre des modèles d'expérimentations qu’ils pourront par la suite adapter aux besoins de leurs entreprises.

Objectifs de cette formation

L'apprentissage profond avec Keras
  • Découvrir Keras, son écosystème et ses modèles
  • Comprendre les couches de neurones dans Keras
  • Savoir gérer les données avec Keras
  • Être en mesure d’optimiser les modèles neuronaux avec Keras
  • Avoir une bonne connaissance du modèle d’apprentissage par transfert de Keras

Public

  • Développeurs Machine learning
  • Consultants en Intelligence Artificielle

Pré-requis

Programme détaillé

L’écosystème Keras

  • Origine
  • Usage
  • Modules principaux
  • Jeux de données Keras
  • Installation et environnement Keras
  • Lab : Installation de l’écosystème sur l’environnement de travail

Les modèles Keras

  • Création de modèles avec Keras
  • Méthodes et attributs communs aux modèles
  • L’API de modélisation séquentielle
  • L’API de modélisation fonctionnelle
  • Création de modèles Ad-Hoc
  • Lab : Construction de réseaux de neurones avec les deux APIs de base

Les couches de neurones dans Keras

  • Couches de neurone dans Keras
  • Couches coeurs neuronales
  • Couches de pooling
  • Couches convolutives
  • Couches récursives
  • Couches projectives
  • Couches transformatives
  • Couches normatives
  • Couches de bruitage
  • Fonctions de couches Keras (wrappers)
  • Création de couches neuronales ad-hoc
  • Lab : Construction de réseaux de neurones par combinaison de couches Keras

Le prétraitement des données avec Keras

  • Le prétraitement de séquences
  • Le prétraitement de textes
  • Le prétraitement d’images
  • Lab : Expérimentation des fonctions de prétraitement Keras sur un cas concret

L’optimisation de modèles neuronaux avec Keras

  • Fonction de pertes
  • Métrique de performances
  • Algorithmes d’optimisation
  • Gestion des fonctions d’activation neuronale
  • Usage des fonctions callbacks
  • Stratégies d’initialisation des poids
  • Régularisation des modèles neuronaux
  • Ajout de contraintes paramétriques
  • Visualisation graphique des modèles et des courbes d’apprentissage
  • Lab : Optimisation de modèle neuronaux avec Keras

L’apprentissage par transfert Keras

  • Le transfert Learning avec Keras
  • Modèles pré-entraînés disponibles
  • Exemples d’adaptation d’un modèle pré-entraîné
  • Lab : Réalisation d’un modèle par transfert learning

Les plus de cette formation

L'apprentissage profond avec Keras
  • Une formation très opérationnelle durant laquelle s'alternent les phases d'apports théoriques, d'échanges, de partage d'expériences et les séquences de mise en pratique
  • Des ateliers sous forme d’études de cas adaptés aux métiers et besoins des participants
  • Les retours d’expériences d’un expert pour tirer parti des différents modèles d’apprentissage
Modalités
Cette formation proposée en interentreprises est également accessible à distance.
Si aucune date à distance n'est signalée par le pictogramme formation accessible à distance, contactez notre Service Conseil Clients au 0 825 07 6000.

Informations

Dimension Digitale

  • Durée : 3 Jours (21h)
  • Tarif : 2 050 € HT
  • Réf. : BI053
  • Option(s)
    • Repas Paris : 69 € HT


Dates des sessions

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Nous vous invitons à contacter nos Conseillers Formation au 0825 07 6000 afin qu'ils vous orientent vers une formation plus adaptée à vos connaissances.