Intelligence artificielle – Apprentissage profond (deep learning)

Objectifs

Ce cours s’adresse aux passionnés de technologies de pointe. Le cours a pour but de donner aux étudiants la capacité de programmer des algorithmes d’apprentissage profond (« deep learning ») et de se familiariser avec les concepts logiques et mathématiques. Les librairies utilisées seront Keras et Scikit learn.  Il sera question de perceptron et de perceptron multicouche, d’algorithmes d’arbres de décision, de forêts aléatoires, de réseaux de neurones convolutionnels, récurrents, et à décharge. Il sera également question de parallélisation des calculs.  Le cours s’adresse à des programmeurs déjà familiarisés avec le langage Python et l’apprentissage machine. Le tout, dans un contexte applicable spécialement dans une entreprise et par un non-spécialiste de l’IA.

Contenu

Cours 1: Notions de base

  • Présentation de l’enseignant
  • Survol du plan de cours
  • Google drive et Colab
  • Apprentissage machine
  • IA Symbolique (Prezi)
  • Questions et discussions
  • Quiz
  • Révision facultative : Python

Cours 2: Le prétraitement des données

  • La librairie Pandas (Slide et Colab)
  • Encodage et normalisation (Slide et Colab)
  • Quiz

Cours 3: Les réseaux de neurones

  • Les neurones biologiques
  • Processus d’apprentissage profond
  • Le perceptron
  • Perceptron avec Scikit-learn (Colab)
  • Fonctions d’activation (Colab)
  • Descente de gradient (Stochastique, batch, mini-batch). (Colab)
  • Simulateur de neurones
  • Quiz
  • Révision facultative : Python

Cours 4: Le perceptron multicouche (MLP) 

  • Le perceptron (Colab)
  • MLP (Slide et Colab)
  • Simulateur de neurones
  • Quiz

Cours 5: RNA avec Keras

  • Keras
  • ANN – Configuration avec Keras
  • MLP avec Keras (Colab)
  • Évaluation des features DecisionTree et RandomForest. (Scikit-Learn)
  • Quiz

Cours 6: Logiciel « Orange »

  • Machine learning et Orange
  • Quiz

Cours 7: Élaboration d’un projet

  • Aucune nouvelle matière.
  • Démarrage du projet de session

Cours 8: Évaluation des performances

  • Les pièges du machine learning
  • Évaluation des performances
  • Éval. Des performances : Cross-validation (Colab)
  • Démo langage R et Science des données.
  • Quiz

Cours 9: Les Réseaux de neurones convolutionnels (CNN)

  • Les CNN.
  • Les CNN (vidéos)
  • CNN avec Keras
  • Quiz

 Cours 10: Les réseaux de neurones récurrents (RNN) et auto-encodeurs

  • Le principe de LTSM
  • Démo d’un RNN avec Keras.
  • Les auto-encodeurs
  • Les auto-encodeurs (Colab)
  • Quiz

Cours 11: Les réseaux de neurones à décharge

  • Les réseaux de neurones à décharge (SNN)
  • Les SNN (Colab)
  • ROS-SNN et Spike
  • Quiz

Cours 12: Réseaux Antagonistes Génératifs (GAN)

  • Les Réseaux Antagonistes Génératifs (GAN)
  • GAN (Colab)
  • Quiz

Cours 13: Théories IA complémentaires

  • Parallélisation des calculs
  • Conférence « IA dans votre entreprise ».
  • Présentation AI2
  • Présentation de publications.
  • Quiz

Cours 14: Travail sur les projets

  • Aucune nouvelle matière
  • Suite du projet personnel et questions

Cours 15: Présentations des projets

  • Présentations des projets
Public cible

Toutes personne ayant suivi le cours d’initiation au langage Python

Conditions d'admission

Être minimalement de niveau avancé en programmation.  Python un atout, mais il y aura une mise à jour à la fin des 2 premiers cours.  Le cours « Python et IA » et « Apprentissage machine » sont une excellente préparation.

Méthodes d'enseignement

.Présentations magistrales des sujets par l’enseignant. Aucune programmation n’est requise

Le démarrage des cours est conditionnel à un nombre suffisant d’inscriptions. Les dates peuvent varier. Vous serez avisé des changements s’il y a lieu. Certaines conditions s’appliquent pour les formations de courte durée financées par Services Québec.

NOUVELLE FORMATION

INSCRIPTION

Désolé, mais aucun groupe n'est prévu pour le moment.

Inscrivez-vous à la liste d'intérêt afin d'être informé en cas de changement.

S'inscrire à la liste d'intérêt

Pour information

Service à la clientèle
819 376-1721, poste 2190
Contacter le responsable

Cette formation est financée par Services Québec aux personnes en emploi.

Les personnes pouvant s’inscrire à une formation doivent répondre à l’une ou l’autre des situations suivantes :

  • Être résidentes de la Mauricie ;
  • Être en emploi en Mauricie.

Les personnes admissibles sont :

  • Les travailleurs et travailleuses en emploi (plus de 20 heures/semaine) qui s’inscrivent à un cours en lien avec leur emploi actuel ou qui leur permet d’élargir leurs champs de compétences sans obligatoirement être lié avec l’emploi actuel ou leur formation initiale.
  • Les travailleurs et travailleuses autonomes consacrant plus de 20 heures/semaine à leur entreprise.
  • Les travailleurs saisonniers en arrêt de travail, mais ayant toujours un lien d’emploi.
  • Les travailleurs des entreprises de 250 employés et moins.

Les personnes NON admissibles sont :

  • Les travailleurs et travailleuses provenant des secteurs publics et parapublics (ministères fédéral et provincial, réseaux de la santé, des services sociaux et de l’éducation) disposant généralement de budgets spécifiques pour assurer la formation continue de leurs employés.
  • Les travailleurs et travailleuses qui provenant d’une entreprise ou organisme dont les activités pourraient porter à controverse et avec lesquelles le ministère ne peut être associé (ex : caractère religieux, production de cannabis à des fins récréatives, débit de boisson, etc.).
  • Les personnes ayant un statut d’étudiant.
  • Les travailleurs des entreprises de 250 employés et plus.

Situations particulières:

  • De manière exceptionnelle, les personnes sans emploi référées à la suite d’une évaluation et d’une recommandation d’un agent d’aide à l’emploi de Services Québec.


Fermer la fenêtre

Abonnez-vous à notre infolettre

You have Successfully Subscribed!

Abonnez-vous à notre infolettre

You have Successfully Subscribed!