Python, Deep Learning avec Python et TensorFlow


3 j (21 heures)
Tarif : 1750€HT

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Ref : PYTD

Les objectifs

- Savoir mettre en place une stratégie de Machine Learning en Python avec TensorFlow
- Créer le modèle le plus satisfaisant possible en le mesurant et en affichant les résultats
- Utiliser des algorithmes performants

En quelques mots...

Public

Développeur, chef de projets proche du développement, ingénieur scientifique sachant coder

Pré-requis

Maîtriser les concepts de statistiques et de Machine Learning

Méthodes et Moyens pédagogiques

Formation réalisée en présentiel ou à distance selon la formule retenue
Exposés, cas pratiques, synthèse, assistance post-formation pendant trois mois
Un poste par stagiaire, vidéoprojecteur, support de cours fourni à chaque stagiaire

Modalités de suivi et d'évaluations

Feuille de présence émargée par demi-journée par les stagiaires et le formateur
Exercices de mise en pratique ou quiz de connaissances tout au long de la formation permettant de mesurer la progression des stagiaires
Questionnaire d’évaluation de la satisfaction en fin de stage
Auto-évaluation des acquis de la formation par les stagiaires
Attestation de fin de formation

Informations pratiques

Accessibilité , modalités et délais d'accès

Programme mis à jour le 23/05/2024

Programme détaillé

INTRODUCTION AUX DATA SCIENCES

  • Qu'est-ce que la data science ?
  • Qu'est-ce que Python ?
  • Qu'est-ce que le Machine Learning ?
  • qu'est-ce que le Deep Learning ?
  • Apprentissage supervisé vs non supervisé ?
  • Les DataLake, DataMart et DataWharehouse

RAPPELS DE PYTHON POUR LES DATA SCIENCE

  • Les bases de Python
  • Les listes
  • Les tuples
  • Les dictionnaires
  • Les modules et packages
  • L'orienté objet
  • Le module math
  • Les expressions lambda
  • Map, reduce et filter
  • Les générateurs
  • Anaconda
  • PIP

MACHINE LEARNING

  • Mise en place d'une machine learning supervisé
  • Qu'est-ce qu'un modèle et un dataset ?
  • Quest-ce qu'une régression ?
  • Les différents types de régression
  • La régression linéaire
  • Gestion du risque et des erreurs
  • Quartet d'Anscombe
  • Trouver le bon modèle
  • La classification
  • Apprentissage
  • No Free Lunch

NUMPY

  • Les tableaux et les matrices
  • L'algèbre linéaire avec Numpy
  • Matplotlib

TENSORFLOW

  • Installation
  • Le machine learning par GPU
  • L'API Tensorflow

MACHINE LEARNING AVEC TENSORFLOW

  • Les tensors
  • Le typage et les shapes Tensor
  • Le machine Learning TensorFlow
  • La régression linéaire
  • La création du modèle
  • L'échantillonnage
  • La randomisation
  • L'apprentissage avec fit
  • La prédiction du modèle

PANDAS

  • L'analyse des données avec Pandas
  • Les DataFrames
  • La théorie ensembliste avec Pandas
  • L'importation des données CSV
  • L'importation de données SQL
  • Pandas et TensorFlow

LES RÉSEAUX NEURONAUX

  • Le perceptron
  • Les réseaux neuronaux
  • Les réseaux pythons
  • Les fonctions d'activation
  • La front propagation
  • La back propagation
  • Le gradient neuronal
  • La deep learning

LES RÉSEAUX NEURONAUX AVEC TENSORFLOW

  • Les modèles TensorFlow
  • Les limitations
  • Sérialisation du modèle avec Tensor

LE DEEP LEARNING AVEC KERAS

  • Introduction à Keras
  • Keras et l'orienté objet
  • Les réseaux neuronaux avec Keras
  • Le paramétrage de Keras
  • Le deep learning supervisé type Alpha Go
  • Le deep learning non supervisé type Alpha 0
  • Sérialisation du modèle avec Keras
  • Portabilité de Keras
  • Dimensionnement du réseau neuronal

TENSORFLOW GPU

  • CUDA
  • Principe de fonctionnement d'un GPU
  • Application des propagations sur GPU
  • Paramétrage GPU
  • Mise en place d'une ferme de GPU
  • Dimensionnement du réseau neuronal GPU

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