Réseaux de Neurones et Apprentissage Profond

Cette formation vous permettra d'acquérir : Une compréhension approfondie des éléments d'un réseau de neurones et de leurs relations Une expérience concrète avec les méthodes de deep learning actuelles et leur application à des business cases L'ensemble des outils et des compétences pour mettre en place des solutions de deep learning orientées business mais également responsables d'un point de vue social et éthiqu Cette formation permet la validation du bloc de compétences RNCP38584BC03 - Implémenter une solution d'apprentissage automatisé (Machine et Deep Learning), de la certification professionnelle « Chef de projet en développement de solutions d'intelligence artificielle », de niveau 7 délivrée par aivancity et enregistrée au RNCP sous le numéro 38584 (le 09-02-2024). Cette certification est capitalisable sur 5 ans. Vous pouvez choisir de préparer l'intégralité du titre progressivement au fil du temps ou faire reconnaître vos compétences complémentaires par la VAE.

Module 1 : Introduction aux réseaux de neurones Fondamentaux des réseaux de neurones artificiels, leur théorie et leurs applications business. Les principaux concepts abordés dans ce module sont : - Les réseaux de neurones - La propagation et la rétropropagation - L'initialisation - La régularisation et l'optimisation - La sélection des hyperparamètres Module 2 : Méthodes actuelles de l'apprentissage profond Exploration des méthodes actuelles de deep learning et des façons de les appliquer dans un contexte business. Les principaux concepts abordés dans ce module sont : - Les réseaux de neurones convolutifs - La vision par ordinateur - Les réseaux de neurones récurrents - La mémoire court-terme et long terme Module 3 : Déploiement responsable du deep learning Déploiement d'une solution responsable basée sur le deep learning, en se concentrant sur l'interprétabilité et les implications sociales et éthiques. Les principaux concepts abordés dans ce module sont : - L'interprétabilité - Le déploiement de modèle - Le flux de travail typique d'un projet d'intelligence artificielle

Etudes de cas pratiques, mise en situation professionnelle reconstituée

Connaissances préalables en data science et machine learning