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Deep Learning
4 demi-journées (14h) en Web-Atelier
Le Deep Learning (ou « apprentissage profond ») est lui aussi un sous-ensemble de l’Intelligence Artificielle, et un dérivé du Machine Learning. La machine apprend par le traitement de grandes quantités de données non-structurées (son, texte, image) et grâce à des réseaux de neurones artificiels proches de la structure des neurones du cerveau humain. Le réseau de neurones est capable d’apprendre de ses erreurs et plus le nombre de neurones est important, plus le réseau est profond. De plus, le Big Data a permis de concevoir des algorithmes capables de lourds traitements en parallèle. Enfin, les mathématiques, en particulier la statistique, contribuent à valider et à pousser des approches novatrices pour explorer des données de plus en plus complexes, symptomatiques de phénomènes récurrents ou au contraire, rares.
Dans ce format court de 4 demi-journées, il s’agira de donner les principes et de s’exercer avec des travaux pratiques qui dans une pratique ultérieure seront valables pour créer ses premiers algorithmes complexes et gagner en performance grâce au Deep Learning.
Au programme
- Tour d’horizon des modèles et des grands principes d’apprentissage du Deep Learning.
- Travaux pratiques avec du code déjà développé pour comprendre la logique des algorithmes et des exercices pour que chacun s’approprie ces savoir-faire.
Les pré-requis
- Connaissances en programmation python. De nombreux supports existent sur le Web pour apprendre ce langage. Nous utiliserons les librairies Scikit- learn, Keras et Pandas.
- Savoir faire des opérations sur des données dans un tableur.
- Se rappeler de ses cours de mathématiques (moyenne, médiane, variance, calcul de distances, dérivées, etc.).
