{"id":3029,"date":"2021-10-12T15:12:04","date_gmt":"2021-10-12T14:12:04","guid":{"rendered":"https:\/\/www.crossthink.fr\/?p=3029"},"modified":"2022-01-10T22:20:12","modified_gmt":"2022-01-10T21:20:12","slug":"intelligence-artificielle","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.crossthink.fr\/en\/intelligence-artificielle\/","title":{"rendered":"Intelligence Artificielle, enjeux et outils"},"content":{"rendered":"<p>[et_pb_section fb_built=\u00a0\u00bb1&Prime; _builder_version=\u00a0\u00bb4.5.1&Prime; _module_preset=\u00a0\u00bbdefault\u00a0\u00bb global_colors_info=\u00a0\u00bb{}\u00a0\u00bb][et_pb_row column_structure=\u00a0\u00bb3_4,1_4&Prime; _builder_version=\u00a0\u00bb4.5.1&Prime; _module_preset=\u00a0\u00bbdefault\u00a0\u00bb width=\u00a0\u00bb85%\u00a0\u00bb max_width=\u00a0\u00bb90%\u00a0\u00bb global_colors_info=\u00a0\u00bb{}\u00a0\u00bb][et_pb_column type=\u00a0\u00bb3_4&Prime; _builder_version=\u00a0\u00bb4.5.1&Prime; _module_preset=\u00a0\u00bbdefault\u00a0\u00bb global_colors_info=\u00a0\u00bb{}\u00a0\u00bb][et_pb_search button_color=\u00a0\u00bb#4670B5&Prime; _builder_version=\u00a0\u00bb4.10.7&Prime; _module_preset=\u00a0\u00bbdefault\u00a0\u00bb button_text_color=\u00a0\u00bb#FFFFFF\u00a0\u00bb locked=\u00a0\u00bboff\u00a0\u00bb global_colors_info=\u00a0\u00bb{}\u00a0\u00bb][\/et_pb_search][et_pb_text _builder_version=\u00a0\u00bb4.10.7&Prime; _module_preset=\u00a0\u00bbdefault\u00a0\u00bb header_2_font=\u00a0\u00bb|600|||||||\u00a0\u00bb header_2_text_align=\u00a0\u00bbcenter\u00a0\u00bb header_2_text_color=\u00a0\u00bb#4670b5&Prime; min_height=\u00a0\u00bb84px\u00a0\u00bb custom_margin=\u00a0\u00bb||30px||false|false\u00a0\u00bb custom_padding=\u00a0\u00bb||||false|false\u00a0\u00bb global_colors_info=\u00a0\u00bb{}\u00a0\u00bb]<\/p>\n<h2> Intelligence Artificielle, enjeux et outils<\/h2>\n<p>[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=\u00a0\u00bb4.10.7&Prime; _module_preset=\u00a0\u00bbdefault\u00a0\u00bb text_font=\u00a0\u00bb|600|||||||\u00a0\u00bb text_font_size=\u00a0\u00bb15px\u00a0\u00bb background_color=\u00a0\u00bb#e8e8e8&Prime; text_orientation=\u00a0\u00bbjustified\u00a0\u00bb max_width=\u00a0\u00bb100%\u00a0\u00bb module_alignment=\u00a0\u00bbcenter\u00a0\u00bb custom_padding=\u00a0\u00bb20px|40px|20px|40px|true|true\u00a0\u00bb locked=\u00a0\u00bboff\u00a0\u00bb global_colors_info=\u00a0\u00bb{}\u00a0\u00bb]<\/p>\n<div class=\"ewd-upcp-single-product-details-title-and-price\">\n<p class=\"ewd-upcp-single-product-title\">L\u2019Intelligence Artificielle, apr\u00e8s avoir boulevers\u00e9 de nombreux domaines scientifiques, a commenc\u00e9 \u00e0 r\u00e9volutionner un grand nombre de secteurs \u00e9conomiques (industrie, m\u00e9decine, communication). Ce s\u00e9minaire vous pr\u00e9sentera les principales approches de l\u2019intelligence dans la r\u00e9solution de probl\u00e8mes. Un grand nombre d\u2019applications seront pr\u00e9sent\u00e9es, du traitement de la donn\u00e9e brute \u00e0 la cr\u00e9ation de contenus originaux en passant par le contr\u00f4le d\u2019agents, la classification automatis\u00e9e ou l\u2019approximation d\u2019une donn\u00e9e pour en faciliter sa compr\u00e9hension et sa manipulation.<\/p>\n<\/div>\n\n<p>[\/et_pb_text][et_pb_tabs active_tab_background_color=\u00a0\u00bb#ffffff\u00a0\u00bb inactive_tab_background_color=\u00a0\u00bbrgba(70,112,181,0.3)\u00a0\u00bb active_tab_text_color=\u00a0\u00bb#000000&Prime; _builder_version=\u00a0\u00bb4.10.7&Prime; _module_preset=\u00a0\u00bbdefault\u00a0\u00bb tab_text_color=\u00a0\u00bb#6d6d6d\u00a0\u00bb tab_font=\u00a0\u00bb|||on|||||\u00a0\u00bb border_width_all=\u00a0\u00bb2px\u00a0\u00bb border_color_all=\u00a0\u00bbrgba(106,154,193,0.35)\u00a0\u00bb locked=\u00a0\u00bboff\u00a0\u00bb global_colors_info=\u00a0\u00bb{}\u00a0\u00bb][et_pb_tab title=\u00a0\u00bbObjectifs p\u00e9dagogiques\u00a0\u00bb _builder_version=\u00a0\u00bb4.10.7&Prime; _module_preset=\u00a0\u00bbdefault\u00a0\u00bb global_colors_info=\u00a0\u00bb{}\u00a0\u00bb]<\/p>\n<ul class=\"tiret\">\n<li>Comprendre r\u00e9ellement ce que sont les outils Machine et Deep Learning, leurs potentiels et leurs limites<\/li>\n<li>Avoir une vision \u00e0 date de l\u2019\u00e9tat de l\u2019art de ces domaines<\/li>\n<li>Conna\u00eetre et comprendre les applications de ces domaines \u00e0 diff\u00e9rents domaines de l\u2019industrie<\/li>\n<li>Ma\u00eetriser les m\u00e9thodologies et conna\u00eetre les outils propres aux projets d\u2019intelligence artificielle<\/li>\n<\/ul>\n\n<p>[\/et_pb_tab][et_pb_tab title=\u00a0\u00bbProgramme\u00a0\u00bb _builder_version=\u00a0\u00bb4.10.7&Prime; _module_preset=\u00a0\u00bbdefault\u00a0\u00bb global_colors_info=\u00a0\u00bb{}\u00a0\u00bb]<\/p>\n\n<div>\n<h4>Qu\u2019est-ce que l\u2019Intelligence Artificielle (jusqu\u2019aux r\u00e9seaux de neurones) ?<\/h4>\n<ul class=\"dash\">\n<li>Le fantasme de l\u2019Intelligence Artificielle et la r\u00e9alit\u00e9 d\u2019aujourd\u2019hui.<\/li>\n<li>T\u00e2che intellectuelle versus algorithmes.<\/li>\n<li>Types d\u2019actions : classification, r\u00e9gression, clustering, estimation de densit\u00e9, r\u00e9duction de dimensionnalit\u00e9.<\/li>\n<li>Intelligence collective : agr\u00e9ger une connaissance partag\u00e9e par de nombreux agents virtuels.<\/li>\n<li>Algorithmes g\u00e9n\u00e9tiques : faire \u00e9voluer une population d\u2019agents virtuels par s\u00e9lection.<\/li>\n<li>Machine Learning : pr\u00e9sentation et principaux algorithmes (XGBoost, Random Forest).<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<div>\n<h4>R\u00e9seaux de neurones et Deep Learning<\/h4>\n<ul class=\"dash\">\n<li>Qu\u2019est-ce qu\u2019un r\u00e9seau de neurones ?<\/li>\n<li>Qu\u2019est-ce que l\u2019apprentissage d\u2019un r\u00e9seau de neurones ? Deep versus shallow network, overfit, underfit, convergence.<\/li>\n<li>Approximer une fonction par un r\u00e9seau de neurones : pr\u00e9sentation et exemples.<\/li>\n<li>Approximer une distribution par un r\u00e9seau de neurones : pr\u00e9sentation et exemples.<\/li>\n<li>G\u00e9n\u00e9ration de repr\u00e9sentations internes au sein d\u2019un r\u00e9seau de neurones.<\/li>\n<li>G\u00e9n\u00e9ralisation des r\u00e9sultats d\u2019un r\u00e9seau de neurones.<\/li>\n<li>R\u00e9volution du Deep Learning : g\u00e9n\u00e9ricit\u00e9 des outils et des probl\u00e9matiques.<\/li>\n<\/ul>\n<p class=\"pratique\"><strong>D\u00e9monstration<\/strong><\/p>\n<p class=\"pratique\"><i>Pr\u00e9sentation d\u2019un algorithme de classification et de ses limites.<\/i><\/p>\n<\/div>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<div>\n<h4>Applications du Deep Learning<\/h4>\n<ul class=\"dash\">\n<li>Classification de donn\u00e9es. Les diff\u00e9rents sc\u00e9narios : donn\u00e9e brute, image, son, texte, etc.<\/li>\n<li>Les enjeux d\u2019une classification de donn\u00e9es et les choix impliqu\u00e9s par un mod\u00e8le de classification.<\/li>\n<li>Outils de classification : des r\u00e9seaux de type Multilayer Perceptron ou Convolutional Neural Network. Machine Learning.<\/li>\n<li>Pr\u00e9diction d\u2019information et donn\u00e9e s\u00e9quentielle\/temporelle. Enjeux et limites d\u2019une pr\u00e9diction d\u2019information.<\/li>\n<li>R\u00e8gles structurelles au sein de la donn\u00e9e pouvant permettre une logique de pr\u00e9diction. Outils usuels de pr\u00e9diction.<\/li>\n<li>Transformation\/g\u00e9n\u00e9ration de donn\u00e9es. Op\u00e9ration de r\u00e9interpr\u00e9tation d\u2019une donn\u00e9e : d\u00e9bruitage, segmentation d\u2019image\u2026<\/li>\n<li>Op\u00e9ration de transformation sur un m\u00eame format : traduction de texte d\u2019une langue \u00e0 une autre\u2026<\/li>\n<li>Op\u00e9ration de g\u00e9n\u00e9ration de donn\u00e9e \u201coriginale\u201d : Neural Style, g\u00e9n\u00e9ration d\u2019images \u00e0 partir de pr\u00e9sentations textuelles.<\/li>\n<li>Reinforcement Learning : contr\u00f4le d\u2019un environnement.<\/li>\n<li>Experience Replay et apprentissage de jeux vid\u00e9o par un r\u00e9seau de neurones.<\/li>\n<\/ul>\n<p class=\"pratique\"><strong>D\u00e9monstration<\/strong><\/p>\n<p class=\"pratique\"><i>Classification d\u2019images m\u00e9dicales. Pr\u00e9vision des images suivant une s\u00e9quence vid\u00e9o. Contr\u00f4le de simulations num\u00e9riques.<\/i><\/p>\n<\/div>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<div>\n<h4>Quels probl\u00e8mes peut-on adresser avec le Machine\/Deep Learning ?<\/h4>\n<ul class=\"dash\">\n<li>Condition sur les donn\u00e9es : volum\u00e9trie, dimensionnement, \u00e9quilibre entre les classes, description.<\/li>\n<li>Donn\u00e9e brute vs features travaill\u00e9es : que choisir ?<\/li>\n<li>Machine Learning versus Deep Learning : les algorithmes plus anciens du Machine Learning ou les r\u00e9seaux de neurones ?<\/li>\n<li>Qualifier le probl\u00e8me : Unsupervised Learning versus Supervised Learning.<\/li>\n<li>Qualifier la solution d\u2019un probl\u00e8me : comprendre la distance entre une affirmation et le r\u00e9sultat d\u2019un algorithme.<\/li>\n<\/ul>\n<p class=\"pratique\"><strong>Etude de cas<\/strong><\/p>\n<p class=\"pratique\"><i>Qualification d\u2019une probl\u00e9matique pouvant \u00eatre trait\u00e9e avec l\u2019IA.<\/i><\/p>\n<\/div>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<div>\n<h4>G\u00e9n\u00e9ration d\u2019un Dataset<\/h4>\n<ul class=\"dash\">\n<li>Qu\u2019est-ce qu\u2019un Dataset ?<\/li>\n<li>Stocker\/contr\u00f4ler la donn\u00e9e : surveiller les biais, nettoyer\/convertir sans s\u2019interdire des retours en arri\u00e8re.<\/li>\n<li>Comprendre la donn\u00e9e : repr\u00e9sentation des outils statistiques permettant une vision d\u2019une donn\u00e9e, sa distribution\u2026<\/li>\n<li>Formater une donn\u00e9e : d\u00e9cider d\u2019un format d\u2019entr\u00e9e et de sortie, faire le lien avec la qualification du probl\u00e8me.<\/li>\n<li>Pr\u00e9parer la donn\u00e9e : d\u00e9finition des Train Set, Validation Set et Test Set.<\/li>\n<li>Mettre en place une structure permettant de garantir que les algorithmes utilis\u00e9s sont r\u00e9ellement pertinents (ou non).<\/li>\n<\/ul>\n<p class=\"pratique\"><strong>Echanges<\/strong><\/p>\n<p class=\"pratique\"><i>D\u00e9finition d\u2019un Dataset et sa diff\u00e9rence avec un BDD usuel.<\/i><\/p>\n<\/div>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<div>\n<h4>Recherche de la solution optimale<\/h4>\n<ul class=\"dash\">\n<li>M\u00e9thodologie pour avancer dans la recherche d\u2019une meilleure solution \u00e0 un probl\u00e8me ML\/DL.<\/li>\n<li>Choix d\u2019une direction de recherche, localisation de publications ou de projets similaires existants.<\/li>\n<li>It\u00e9rations successives depuis les algorithmes les plus simples jusqu\u2019aux architectures les plus complexes.<\/li>\n<li>Conservation d\u2019un banc de comparaison transversal.<\/li>\n<li>Arriver \u00e0 une solution optimale.<\/li>\n<\/ul>\n<p class=\"pratique\"><strong>Etude de cas<\/strong><\/p>\n<p class=\"pratique\"><i>Grouper et balancer un ensemble de solutions pour obtenir une solution optimale.<\/i><\/p>\n<\/div>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<div>\n<h4><a name=\"ID0EAAA\"><\/a>Les outils<\/h4>\n<ul class=\"dash\">\n<li>Quels outils existe-t-il aujourd\u2019hui ?<\/li>\n<li>Quels outils pour la recherche et quels outils pour l\u2019industrie ?<\/li>\n<li>De Keras\/Lasagne \u00e0 Caffe en passant par Torch, Theano, Tensorflow ou Apache Spark ou Hadoop.<\/li>\n<li>Industrialiser un r\u00e9seau de neurones par un encadrement strict de son processus et un monitoring continu.<\/li>\n<li>Mise en place de r\u00e9apprentissages successifs pour conserver un r\u00e9seau \u00e0 jour et optimal.<\/li>\n<li>Former des utilisateurs \u00e0 la compr\u00e9hension du r\u00e9seau.<\/li>\n<\/ul>\n<p class=\"pratique\"><strong>D\u00e9monstration<\/strong><\/p>\n<p class=\"pratique\"><i>Mise en place de r\u00e9apprentissages successifs.<\/i><\/p>\n<\/div>\n\n<p>[\/et_pb_tab][et_pb_tab title=\u00a0\u00bbPublic et Pr\u00e9-requis\u00a0\u00bb _builder_version=\u00a0\u00bb4.10.7&Prime; _module_preset=\u00a0\u00bbdefault\u00a0\u00bb global_colors_info=\u00a0\u00bb{}\u00a0\u00bb]<\/p>\n<p><br \/><p>Cette formation ne n\u00e9cessite pas de pr\u00e9requis.<\/p>\n<\/p>\n<p>[\/et_pb_tab][et_pb_tab title=\u00a0\u00bbOrganisation\u00a0\u00bb _builder_version=\u00a0\u00bb4.10.7&Prime; _module_preset=\u00a0\u00bbdefault\u00a0\u00bb global_colors_info=\u00a0\u00bb{}\u00a0\u00bb]<\/p>\n<h2><span style=\"color: #4670b5;\">Formateur<\/span><\/h2>\n<p>Les formateurs de CROSSTHINK sont des experts de leur domaine, disposant d\u2019une exp\u00e9rience terrain qu\u2019ils enrichissent continuellement. Leurs connaissances techniques et p\u00e9dagogiques sont rigoureusement valid\u00e9es en amont en interne.<\/p>\n\n<h2><span style=\"color: #4670b5;\">Moyens P\u00e9dagogiques<\/span><\/h2>\n<ul>\n<li>Pr\u00e9sentation du formateur et du programme.<\/li>\n<li>Pr\u00e9sentation et \u00e9coute de chacun de stagiaires.<\/li>\n<li>Apports didactiques pour apporter des connaissances communes.<\/li>\n<li>Mises en situation de r\u00e9flexion sur le th\u00e8me du stage et des cas concrets.<\/li>\n<li>M\u00e9thodologie d\u2019apprentissage interactive et participative.<\/li>\n<li>Exercices et \u00e9tudes de cas concrets.<\/li>\n<li>Temps d\u2019\u00e9changes.<\/li>\n<li>Accompagnement p\u00e9dagogique individualis\u00e9.<\/li>\n<\/ul>\n\n<h2><span style=\"color: #4670b5;\">Suivi de l&rsquo;\u00e9valuation des r\u00e9sultats de la formation<\/span><\/h2>\n<ul>\n<li>Accueil des stagiaires dans une salle d\u00e9di\u00e9e \u00e0 la formation \/ A distance<\/li>\n<li>Feuilles de pr\u00e9sence.<\/li>\n<li>Documents supports de formation projet\u00e9s.<\/li>\n<li>Mise \u00e0 disposition du stagiaire des documents et supports de formation.<\/li>\n<li>Tout au long et\/ou \u00e0 l\u2019issue de la formation : Evaluation des acquis des stagiaires via des exercices, des QCM, des QUIZZ, des mises en situation et\/ou des cas pratiques.<\/li>\n<li>Enqu\u00eate de satisfaction.<\/li>\n<li>Attestation de fin de formation.<\/li>\n<\/ul>\n\n<h2><span style=\"color: #4670b5;\">Accessibilit\u00e9 aux personnes handicap\u00e9es<\/span><\/h2>\n<p>En cas de situation d\u2019handicap, merci de nous contacter afin d\u2019\u00e9tudier l\u2019adaptation des moyens de formation.<\/p>\n\n<p>[\/et_pb_tab][\/et_pb_tabs][\/et_pb_column][et_pb_column type=\u00a0\u00bb1_4&Prime; 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_module_preset=\u00a0\u00bbdefault\u00a0\u00bb header_3_font=\u00a0\u00bb|||on|||||\u00a0\u00bb header_3_text_align=\u00a0\u00bbcenter\u00a0\u00bb header_3_font_size=\u00a0\u00bb19px\u00a0\u00bb header_4_text_align=\u00a0\u00bbcenter\u00a0\u00bb background_color=\u00a0\u00bbrgba(70,112,181,0.3)\u00a0\u00bb text_orientation=\u00a0\u00bbcenter\u00a0\u00bb custom_margin=\u00a0\u00bb33px||35px|||\u00a0\u00bb custom_padding=\u00a0\u00bb20px|20px|20px|20px|true|true\u00a0\u00bb locked=\u00a0\u00bboff\u00a0\u00bb global_colors_info=\u00a0\u00bb{}\u00a0\u00bb]<\/p>\n<h3>Formations \u00e0 distance<\/h3>\n<h5><p>Contactez-nous<br \/>\ncontact@crossthink.fr<\/p>\n<\/h5>\n<p>contact@crossthink.fr<\/p>\n<p>[\/et_pb_text][et_pb_code module_id=\u00a0\u00bbtelechargez\u00a0\u00bb _builder_version=\u00a0\u00bb4.10.7&Prime; _module_preset=\u00a0\u00bbdefault\u00a0\u00bb text_orientation=\u00a0\u00bbcenter\u00a0\u00bb custom_margin=\u00a0\u00bb||22px|||\u00a0\u00bb global_colors_info=\u00a0\u00bb{}\u00a0\u00bb]<a lid=\"69e1bfb1e9a4a8.66497102\" rel=\"nofollow\"  id=\"e2pdf-download\" class=\"e2pdf-download e2pdf-format-pdf\" style=\"\" target=\"_blank\" href=\"https:\/\/www.crossthink.fr\/en\/?page=e2pdf-download&#038;uid=0682557706980a0a831572b600e4c8e3\">T\u00e9l\u00e9chargez en PDF<\/a>[\/et_pb_code][et_pb_code module_id=\u00a0\u00bbdowload\u00a0\u00bb _builder_version=\u00a0\u00bb4.10.7&Prime; 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Ce s\u00e9minaire vous pr\u00e9sentera les principales approches de l\u2019intelligence dans la r\u00e9solution de probl\u00e8mes. Un grand nombre d\u2019applications seront pr\u00e9sent\u00e9es, du traitement de la donn\u00e9e brute \u00e0 la cr\u00e9ation de contenus originaux en passant par le contr\u00f4le d\u2019agents, la classification automatis\u00e9e ou l\u2019approximation d\u2019une donn\u00e9e pour en faciliter sa compr\u00e9hension et sa manipulation.<\/p>\n<\/div>\n<ul class=\"tiret\">\n<li>Comprendre r\u00e9ellement ce que sont les outils Machine et Deep Learning, leurs potentiels et leurs limites<\/li>\n<li>Avoir une vision \u00e0 date de l\u2019\u00e9tat de l\u2019art de ces domaines<\/li>\n<li>Conna\u00eetre et comprendre les applications de ces domaines \u00e0 diff\u00e9rents domaines de l\u2019industrie<\/li>\n<li>Ma\u00eetriser les m\u00e9thodologies et conna\u00eetre les outils propres aux projets d\u2019intelligence artificielle<\/li>\n<\/ul>\n <div>\n<h4>Qu\u2019est-ce que l\u2019Intelligence Artificielle (jusqu\u2019aux r\u00e9seaux de neurones) ?<\/h4>\n<ul class=\"dash\">\n<li>Le fantasme de l\u2019Intelligence Artificielle et la r\u00e9alit\u00e9 d\u2019aujourd\u2019hui.<\/li>\n<li>T\u00e2che intellectuelle versus algorithmes.<\/li>\n<li>Types d\u2019actions : classification, r\u00e9gression, clustering, estimation de densit\u00e9, r\u00e9duction de dimensionnalit\u00e9.<\/li>\n<li>Intelligence collective : agr\u00e9ger une connaissance partag\u00e9e par de nombreux agents virtuels.<\/li>\n<li>Algorithmes g\u00e9n\u00e9tiques : faire \u00e9voluer une population d\u2019agents virtuels par s\u00e9lection.<\/li>\n<li>Machine Learning : pr\u00e9sentation et principaux algorithmes (XGBoost, Random Forest).<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<div>\n<h4>R\u00e9seaux de neurones et Deep Learning<\/h4>\n<ul class=\"dash\">\n<li>Qu\u2019est-ce qu\u2019un r\u00e9seau de neurones ?<\/li>\n<li>Qu\u2019est-ce que l\u2019apprentissage d\u2019un r\u00e9seau de neurones ? Deep versus shallow network, overfit, underfit, convergence.<\/li>\n<li>Approximer une fonction par un r\u00e9seau de neurones : pr\u00e9sentation et exemples.<\/li>\n<li>Approximer une distribution par un r\u00e9seau de neurones : pr\u00e9sentation et exemples.<\/li>\n<li>G\u00e9n\u00e9ration de repr\u00e9sentations internes au sein d\u2019un r\u00e9seau de neurones.<\/li>\n<li>G\u00e9n\u00e9ralisation des r\u00e9sultats d\u2019un r\u00e9seau de neurones.<\/li>\n<li>R\u00e9volution du Deep Learning : g\u00e9n\u00e9ricit\u00e9 des outils et des probl\u00e9matiques.<\/li>\n<\/ul>\n<p class=\"pratique\"><strong>D\u00e9monstration<\/strong><\/p>\n<p class=\"pratique\"><i>Pr\u00e9sentation d\u2019un algorithme de classification et de ses limites.<\/i><\/p>\n<\/div>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<div>\n<h4>Applications du Deep Learning<\/h4>\n<ul class=\"dash\">\n<li>Classification de donn\u00e9es. Les diff\u00e9rents sc\u00e9narios : donn\u00e9e brute, image, son, texte, etc.<\/li>\n<li>Les enjeux d\u2019une classification de donn\u00e9es et les choix impliqu\u00e9s par un mod\u00e8le de classification.<\/li>\n<li>Outils de classification : des r\u00e9seaux de type Multilayer Perceptron ou Convolutional Neural Network. Machine Learning.<\/li>\n<li>Pr\u00e9diction d\u2019information et donn\u00e9e s\u00e9quentielle\/temporelle. Enjeux et limites d\u2019une pr\u00e9diction d\u2019information.<\/li>\n<li>R\u00e8gles structurelles au sein de la donn\u00e9e pouvant permettre une logique de pr\u00e9diction. Outils usuels de pr\u00e9diction.<\/li>\n<li>Transformation\/g\u00e9n\u00e9ration de donn\u00e9es. Op\u00e9ration de r\u00e9interpr\u00e9tation d\u2019une donn\u00e9e : d\u00e9bruitage, segmentation d\u2019image\u2026<\/li>\n<li>Op\u00e9ration de transformation sur un m\u00eame format : traduction de texte d\u2019une langue \u00e0 une autre\u2026<\/li>\n<li>Op\u00e9ration de g\u00e9n\u00e9ration de donn\u00e9e \u201coriginale\u201d : Neural Style, g\u00e9n\u00e9ration d\u2019images \u00e0 partir de pr\u00e9sentations textuelles.<\/li>\n<li>Reinforcement Learning : contr\u00f4le d\u2019un environnement.<\/li>\n<li>Experience Replay et apprentissage de jeux vid\u00e9o par un r\u00e9seau de neurones.<\/li>\n<\/ul>\n<p class=\"pratique\"><strong>D\u00e9monstration<\/strong><\/p>\n<p class=\"pratique\"><i>Classification d\u2019images m\u00e9dicales. Pr\u00e9vision des images suivant une s\u00e9quence vid\u00e9o. Contr\u00f4le de simulations num\u00e9riques.<\/i><\/p>\n<\/div>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<div>\n<h4>Quels probl\u00e8mes peut-on adresser avec le Machine\/Deep Learning ?<\/h4>\n<ul class=\"dash\">\n<li>Condition sur les donn\u00e9es : volum\u00e9trie, dimensionnement, \u00e9quilibre entre les classes, description.<\/li>\n<li>Donn\u00e9e brute vs features travaill\u00e9es : que choisir ?<\/li>\n<li>Machine Learning versus Deep Learning : les algorithmes plus anciens du Machine Learning ou les r\u00e9seaux de neurones ?<\/li>\n<li>Qualifier le probl\u00e8me : Unsupervised Learning versus Supervised Learning.<\/li>\n<li>Qualifier la solution d\u2019un probl\u00e8me : comprendre la distance entre une affirmation et le r\u00e9sultat d\u2019un algorithme.<\/li>\n<\/ul>\n<p class=\"pratique\"><strong>Etude de cas<\/strong><\/p>\n<p class=\"pratique\"><i>Qualification d\u2019une probl\u00e9matique pouvant \u00eatre trait\u00e9e avec l\u2019IA.<\/i><\/p>\n<\/div>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<div>\n<h4>G\u00e9n\u00e9ration d\u2019un Dataset<\/h4>\n<ul class=\"dash\">\n<li>Qu\u2019est-ce qu\u2019un Dataset ?<\/li>\n<li>Stocker\/contr\u00f4ler la donn\u00e9e : surveiller les biais, nettoyer\/convertir sans s\u2019interdire des retours en arri\u00e8re.<\/li>\n<li>Comprendre la donn\u00e9e : repr\u00e9sentation des outils statistiques permettant une vision d\u2019une donn\u00e9e, sa distribution\u2026<\/li>\n<li>Formater une donn\u00e9e : d\u00e9cider d\u2019un format d\u2019entr\u00e9e et de sortie, faire le lien avec la qualification du probl\u00e8me.<\/li>\n<li>Pr\u00e9parer la donn\u00e9e : d\u00e9finition des Train Set, Validation Set et Test Set.<\/li>\n<li>Mettre en place une structure permettant de garantir que les algorithmes utilis\u00e9s sont r\u00e9ellement pertinents (ou non).<\/li>\n<\/ul>\n<p class=\"pratique\"><strong>Echanges<\/strong><\/p>\n<p class=\"pratique\"><i>D\u00e9finition d\u2019un Dataset et sa diff\u00e9rence avec un BDD usuel.<\/i><\/p>\n<\/div>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<div>\n<h4>Recherche de la solution optimale<\/h4>\n<ul class=\"dash\">\n<li>M\u00e9thodologie pour avancer dans la recherche d\u2019une meilleure solution \u00e0 un probl\u00e8me ML\/DL.<\/li>\n<li>Choix d\u2019une direction de recherche, localisation de publications ou de projets similaires existants.<\/li>\n<li>It\u00e9rations successives depuis les algorithmes les plus simples jusqu\u2019aux architectures les plus complexes.<\/li>\n<li>Conservation d\u2019un banc de comparaison transversal.<\/li>\n<li>Arriver \u00e0 une solution optimale.<\/li>\n<\/ul>\n<p class=\"pratique\"><strong>Etude de cas<\/strong><\/p>\n<p class=\"pratique\"><i>Grouper et balancer un ensemble de solutions pour obtenir une solution optimale.<\/i><\/p>\n<\/div>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<div>\n<h4><a name=\"ID0EAAA\"><\/a>Les outils<\/h4>\n<ul class=\"dash\">\n<li>Quels outils existe-t-il aujourd\u2019hui ?<\/li>\n<li>Quels outils pour la recherche et quels outils pour l\u2019industrie ?<\/li>\n<li>De Keras\/Lasagne \u00e0 Caffe en passant par Torch, Theano, Tensorflow ou Apache Spark ou Hadoop.<\/li>\n<li>Industrialiser un r\u00e9seau de neurones par un encadrement strict de son processus et un monitoring continu.<\/li>\n<li>Mise en place de r\u00e9apprentissages successifs pour conserver un r\u00e9seau \u00e0 jour et optimal.<\/li>\n<li>Former des utilisateurs \u00e0 la compr\u00e9hension du r\u00e9seau.<\/li>\n<\/ul>\n<p class=\"pratique\"><strong>D\u00e9monstration<\/strong><\/p>\n<p class=\"pratique\"><i>Mise en place de r\u00e9apprentissages successifs.<\/i><\/p>\n<\/div>\n<p>Cette formation ne n\u00e9cessite pas de pr\u00e9requis.<\/p>\nFormateur <p>Les formateurs de CROSSTHINK sont des experts de leur domaine, disposant d\u2019une exp\u00e9rience terrain qu\u2019ils enrichissent continuellement. Leurs connaissances techniques et p\u00e9dagogiques sont rigoureusement valid\u00e9es en amont en interne.<\/p>\n Moyens P\u00e9dagogiques <ul>\n<li>Pr\u00e9sentation du formateur et du programme.<\/li>\n<li>Pr\u00e9sentation et \u00e9coute de chacun de stagiaires.<\/li>\n<li>Apports didactiques pour apporter des connaissances communes.<\/li>\n<li>Mises en situation de r\u00e9flexion sur le th\u00e8me du stage et des cas concrets.<\/li>\n<li>M\u00e9thodologie d\u2019apprentissage interactive et participative.<\/li>\n<li>Exercices et \u00e9tudes de cas concrets.<\/li>\n<li>Temps d\u2019\u00e9changes.<\/li>\n<li>Accompagnement p\u00e9dagogique individualis\u00e9.<\/li>\n<\/ul>\n Suivi de l&rsquo;\u00e9valuation des r\u00e9sultats de la formation <ul>\n<li>Accueil des stagiaires dans une salle d\u00e9di\u00e9e \u00e0 la formation \/ A distance<\/li>\n<li>Feuilles de pr\u00e9sence.<\/li>\n<li>Documents supports de formation projet\u00e9s.<\/li>\n<li>Mise \u00e0 disposition du stagiaire des documents et supports de formation.<\/li>\n<li>Tout au long et\/ou \u00e0 l\u2019issue de la formation : Evaluation des acquis des stagiaires via des exercices, des QCM, des QUIZZ, des mises en situation et\/ou des cas pratiques.<\/li>\n<li>Enqu\u00eate de satisfaction.<\/li>\n<li>Attestation de fin de formation.<\/li>\n<\/ul>\n Accessibilit\u00e9 aux personnes handicap\u00e9es <p>En cas de situation d\u2019handicap, merci de nous contacter afin d\u2019\u00e9tudier l\u2019adaptation des moyens de formation.<\/p>\nEn bref Dur\u00e9e : 2 jours Tarif : 1490 \u20ac  Formations \u00e0 distance <p>Contactez-nous<br \/>\ncontact@crossthink.fr<\/p>\n contact@crossthink.fr<\/p>","protected":false},"author":3,"featured_media":3030,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_seopress_robots_primary_cat":"none","_seopress_titles_title":"","_seopress_titles_desc":"","_seopress_robots_index":"","_et_pb_use_builder":"on","_et_pb_old_content":"","_et_gb_content_width":"","pmpro_default_level":"","footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.crossthink.fr\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3029"}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.crossthink.fr\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.crossthink.fr\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.crossthink.fr\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.crossthink.fr\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=3029"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.crossthink.fr\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3029\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.crossthink.fr\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/3030"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.crossthink.fr\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3029"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.crossthink.fr\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=3029"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.crossthink.fr\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=3029"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}