Les fondamentaux de Réseaux de neurones et de Deep learning

Description de la formation 

Dans le cadre de cette formation 0 en deep learning et réseaux de neurones, nous présentons les concepts et notions de base liées au deep learning et à l'intelligence artificielle. Tout en respectant le niveau de base des apprenants et l'ordre de présentation des informations en fonction des stratégies employées soit par les universités les plus prestigieuses ainsi que les questions posées par la plupart des étudiants et futurs ingénieurs et spécialistes de ce domaine, En bref, cette formation est basée sur des méthodes et des pratiques solides qui ont prouvé au fil du temps leur validité et leur pertinence. 

Objectifs (Ce que vous apprendrez) 

• Pouvoir définir un réseau de neurones 
• Pouvoir construire un réseau de neurone simple (Multi-Layer Perceptron) 
• Bien comprendre le mécanisme du « Forward Propagation » 
• Pouvoir décrire le procès de l’approche de la retro-propagation 
• Avoir des notions basiques et les outils nécessaires pour s’introduire aux Réseaux de Neurones Convolutif (CNN) 
• S’introduire aux réseaux de neurones récurrents (RNN) 

Prérequis 

• Notions basiques de l’algèbre linéaire  
• Niveau moyen en Python pour la data science 
• Notions basiques en calculs différentiels 

Public concerné 

• Etudiants dans le domaine IT 
• Ingénieur d’études et développement 
• Data Scientists 
• Ingénieurs de Machine learning et d’intelligence artificielle 
• Toute personne voulant explorer les merveilles de l’intelligence artificielle