Intelligence artificielle – Apprentissage profond (deep learning)

Objectifs

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. Le cours s’adresse à des programmeurs déjà familiarisés avec le langage Python et l’apprentissage machine.

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.

Contenu

Cours 1: Notions de base

  • Présentation de l’enseignant
  • Survol du plan de cours
  • Apprentissage machine
  • Apprentissage supervisée
  • Connexionnisme vs symbolisme
  • Révision facultative : Python
  • Questions et discussions

Cours 2: Les réseaux de neurones

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

Cours 3: Le perceptron multicouche (MLP) 

  • Le perceptron et Adaline (Colab)
  • MLP
  • MLP (Colab)

Cours 4: RNA avec Keras

  • Keras
  • Configuration d’un RNA avec Keras
  • MLP avec Keras (Colab)
  • Évaluation des features avec un RandomForest.

Cours 5: Évaluation des performances

  • Les pièges du machine learning
  • Cross-validation
  • Learning curves
  • Validation curves

Cours 6: Les Réseaux de neurones convolutionnels (CNN)

  • Les CNN.
  • Démo d’un CNN avec Keras (chiffres)

Cours 7: Les Réseaux de neurones convolutionnels (CNN) (suite)

  • Les CNN (vidéos)
  • Retour rapide sur les CNN.
  • Démo d’un CNN avec Keras (images)

Cours 8: Les réseaux de neurones récurrents (RNN)

  • Le principe de LTSM
  • Démo d’un RNN avec Keras.

Cours 9: Les auto-encodeurs

  • Les auto-encodeurs
  • Les auto-encodeurs (Colab)

Cours 10: Réseaux Antagonistes Génératifs (GAN)

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

Cours 11: Les réseaux de neurones à décharge

  • Les réseaux de neurones à décharge (SNN)
  • Les SNN (Colab)

Cours 12: Théories IA complémentaires

  • Quelques théories pertinentes s’ajouteront ici.

Cours 13-15: Travail sur les projets

  • Programmation d’un projet personnel.
  • Présentations facultatives aux cours 15.
Public cible

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

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
2 décembre 2020

En ligne

Inscription jusqu'au : 27 novembre 2020
Départ prévu le : 2 décembre 2020
En ligne
les mercredis de 18 h 30 à 21 h 30
45 heures / 15 semaines
Couts
Taxes en sus
Groupe Services Québec : 0 $

Formation subventionnée par Services Québec.
Vérifiez votre admissibilité avant de vous inscrire
.

S'inscrire

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 aux deux 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.
  • 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 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).
  • Les personnes ayant un statut d’étudiant.
  • Les personnes hors Mauricie.

Situations particulières:

  • 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.


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