Aperçu de la section

  • Description de la formation

    Ces dernières années ont vu le développement des technologies de l'intelligence artificielle et leurs applications à un grand nombre de domaines. Ces applications ont permis la valorisation des données dans des domaines aussi variés que l'analyse automatique de CV, la traduction automatique, l'analyse automatique de brevets pour la veille, la maintenance prédictive, …

    Dans cette formation, nous proposons une introduction générale aux concepts sous-jacents à l'apprentissage automatique avec un focus particulier sur les approches de deep learning, ainsi que les concepts récents permettant de déployer à grande échelle des applications manipulant des flux de données. 

    MODULE 1 : Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?

    • Démystifier les principales formes d'apprentissage automatique

    • Appréhender le concept d'approches basées sur les données

    • Cerner les limitations de l'apprentissage automatique

    MODULE 2 : Introduction au deep learning

    • Avoir un recul historique sur le développement des approches de deep learning

    • Connaître les principes d'optimisation des réseaux de neurones

    • Connaître les grandes classes d'architectures (CNN, RNN)

    • Être familiarisé avec l'écosystème de développement (frameworks, GPU)

    MODULE 3 : Deep learning pour le traitement automatique du langage naturel

    • Se familiariser avec les spécificités des  données textuelles

    • Connaître les modèles adaptés aux différentes tâches/données

    • Connaître les outils permettant des visualiser et préparer des données (jupyter notebook)

    • Connaître les outils facilitant la réalisation et le monitoring d'expériences (tensorflow/tensorboard

    • Connaître les outils et modèles disponibles ainsi que les différents acteurs (Huggingface, Facebook AI Research, Google DeepMind​)


    MODULE 4 : Industrialisation des applications

    • Caractériser l'architecture logicielle d'une application faisant appel à l'IA

    • Décrire le processus de développement et mise en production

    • Positionner les différents métiers