Machine learning avancé avec Python

Les participants auront l'occasion d'explorer des sujets tels que le deep learning, le traitement du langage naturel, l'apprentissage par renforcement, les réseaux de neurones convolutifs, les réseaux génératifs adverses, et bien d'autres.

En combinant des exposés théoriques, des exercices pratiques et des projets concrets, cette formation permettra aux participants d'acquérir une expertise avancée en matière de machine learning avec Python.

• Approfondir les connaissances et la compréhension des techniques avancées de machine learning.
• Explorer les algorithmes de pointe et les modèles de machine learning avancés.
• Maîtriser l'utilisation des bibliothèques populaires de machine learning en Python.
• Comprendre les méthodes d'optimisation pour améliorer les performances des modèles.
• Appliquer les techniques avancées de machine learning à des problèmes réels.

Module 1. Apprentissage profond (Deep Learning)

• Introduction aux réseaux de neurones artificiels.
• Architecture des réseaux de neurones profonds.
• Entraînement de réseaux de neurones profonds avec des données volumineuses.

 Module 2. Traitement du langage naturel (NLP)

• Prétraitement des données textuelles pour l'analyse.
• Classification de texte et étiquetage de séquence.
• Modèles de langage et génération de texte. 

Module 3. Apprentissage par renforcement

• Introduction à l'apprentissage par renforcement.
• Exploration-exploitation et politique optimale.
• Entraînement d'agents intelligents à prendre des décisions. 

Module 4. Réseaux de neurones convolutifs (CNN)

• Principes de base des réseaux de neurones convolutifs.
• Applications des CNN à la vision par ordinateur.
• Détection d'objets, segmentation d'image et reconnaissance faciale. 

Module 5. Réseaux génératifs adverses (GAN)

• Introduction aux réseaux génératifs adverses.
• Génération d'images réalistes avec GAN.
• Applications des GAN à la création d'art et à la synthèse de données. 

Module 6. Méthodes d'optimisation en machine learning

• Optimisation des hyperparamètres des modèles de machine learning.
• Méthodes d'optimisation pour l'entraînement de réseaux de neurones.
• Techniques d'accélération de l'apprentissage automatique. 

Module 7. Applications avancées de machine learning

• Utilisation de bibliothèques spécialisées telles que TensorFlow et PyTorch.
• Exploration de domaines d'application spécifiques, tels que la vision par ordinateur, le traitement du signal, la bioinformatique, etc.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Approfondir leurs connaissances et leur compréhension des techniques avancées de machine learning.
• Appliquer les algorithmes de pointe et les modèles avancés de machine learning en utilisant Python.
• Utiliser les bibliothèques populaires de machine learning, telles que TensorFlow et PyTorch.
• Optimiser les performances des modèles de machine learning grâce à des méthodes d'optimisation efficaces.
• Appliquer les techniques avancées de machine learning à des problèmes réels et spécifiques.