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Formation incontournable

Intelligence artificielle : enjeux et outils

Intelligence artificielle : enjeux et outils

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Ce séminaire présente les principales approches de l'Intelligence Artificielle en insistant sur le Machine Learning et tout particulièrement sur les réseaux de neurones. Vous verrez comment sont utilisés les principales solutions du marché, pour résoudre différents problèmes : apprentissage, classification, prévision…


Inter
Intra
Sur mesure

Séminaire en présentiel ou en classe à distance

Réf : IAO
Prix : 1990 € HT
  2j - 14h
Pauses-café et
déjeuners offerts




Ce séminaire présente les principales approches de l'Intelligence Artificielle en insistant sur le Machine Learning et tout particulièrement sur les réseaux de neurones. Vous verrez comment sont utilisés les principales solutions du marché, pour résoudre différents problèmes : apprentissage, classification, prévision…

Objectifs pédagogiques
À l’issue de la formation, le participant sera en mesure de :
  • Comprendre ce que sont les outils Machine et Deep Learning, leurs potentiels et leurs limites
  • Avoir une vision à date de l'état de l'art de ces domaines
  • Connaître et comprendre les applications de ces domaines à différents domaines de l'industrie
  • Maîtriser les méthodologies et connaître les outils propres aux projets d'Intelligence Artificielle

Public concerné
Directeurs et chefs de projet informatique. Consultants techniques.

Prérequis
Bonnes connaissances en gestion de projet numérique. Expérience requise.

Modalités d'évaluation
Le formateur évalue la progression pédagogique du participant tout au long de la formation au moyen de QCM, mises en situation, travaux pratiques…
Le participant complète également un test de positionnement en amont et en aval pour valider les compétences acquises.

Programme de la formation

Qu'est-ce que l'Intelligence Artificielle (jusqu'aux réseaux de neurones) ?

  • Le fantasme de l'Intelligence Artificielle et la réalité d'aujourd'hui.
  • Tâche intellectuelle versus algorithmes.
  • Types d'actions : classification, régression, clustering, estimation de densité, réduction de dimensionnalité.
  • Intelligence collective : agréger une connaissance partagée par de nombreux agents virtuels.
  • Algorithmes génétiques : faire évoluer une population d'agents virtuels par sélection.
  • Machine Learning : présentation et principaux algorithmes (XGBoost, Random Forest).

Réseaux de neurones et Deep Learning

  • Qu'est-ce qu'un réseau de neurones ?
  • Qu'est-ce que l'apprentissage d'un réseau de neurones ? Deep versus shallow network, overfit, underfit, convergence.
  • Appréhender une fonction par un réseau de neurones : présentation et exemples.
  • Génération de représentations internes au sein d'un réseau de neurones.
  • Généralisation des résultats d'un réseau de neurones.
  • Révolution du Deep Learning : généricité des outils et des problématiques.
Démonstration
Présentation d'un algorithme de classification et de ses limites.

Applications du Deep Learning

  • Classification de données. Les différents scénarios : donnée brute, image, son, texte, etc.
  • Les enjeux d'une classification de données et les choix impliqués par un modèle de classification.
  • Outils de classification : des réseaux de type Multilayer Perceptron ou Convolutional Neural Network. Machine Learning.
  • Prédiction d'information et donnée séquentielle/temporelle. Enjeux et limites d'une prédiction d'information.
  • Règles structurelles au sein de la donnée pouvant permettre une logique de prédiction. Outils usuels de prédiction.
  • Transformation/génération de données. Opération de réinterprétation d'une donnée : débruitage, segmentation d'image...
  • Opération de transformation sur un même format : traduction de texte d'une langue à une autre...
  • Opération de génération de donnée "originale" : Neural Style, génération d'images à partir de présentations textuelles.
  • Reinforcement Learning : contrôle d'un environnement.
  • Experience Replay et apprentissage de jeux vidéo par un réseau de neurones.
Démonstration
Classification d'images médicales. Prévision des images suivant une séquence vidéo. Contrôle de simulations numériques.

Quels problèmes peut-on adresser avec le Machine/Deep Learning ?

  • Condition sur les données : volumétrie, dimensionnement, équilibre entre les classes, description.
  • Donnée brute versus features travaillées : que choisir ?
  • Machine Learning versus Deep Learning : les algorithmes plus anciens du Machine Learning ou les réseaux de neurones ?
  • Qualifier le problème : Unsupervised Learning versus Supervised Learning.
  • Qualifier la solution d'un problème : comprendre la distance entre une affirmation et le résultat d'un algorithme.
Etude de cas
Qualification d'une problématique pouvant être traitée avec l'IA.

Génération d'un Dataset

  • Qu'est-ce qu'un Dataset ?
  • Stocker/contrôler la donnée : surveiller les biais, nettoyer/convertir sans s'interdire des retours en arrière.
  • Comprendre la donnée : représentation des outils statistiques permettant une vision d'une donnée, sa distribution...
  • Formater une donnée : décider d'un format d'entrée et de sortie, faire le lien avec la qualification du problème.
  • Préparer la donnée : définition des Train Set, Validation Set et Test Set.
  • Mettre en place une structure permettant de garantir que les algorithmes utilisés sont réellement pertinents (ou non).
Echanges
Définition d'un Dataset et sa différence avec un BDD usuel.

Recherche de la solution optimale

  • Méthodologie pour avancer dans la recherche d'une meilleure solution à un problème ML/DL.
  • Choix d'une direction de recherche, localisation de publications ou de projets similaires existants.
  • Itérations successives depuis les algorithmes les plus simples jusqu'aux architectures les plus complexes.
  • Conservation d'un banc de comparaison transversal.
  • Arriver à une solution optimale.
Etude de cas
Grouper et balancer un ensemble de solutions pour obtenir une solution optimale.

Les outils

  • Quels outils existe-t-il aujourd'hui ?
  • Quels outils pour la recherche et quels outils pour l'industrie ?
  • De Keras/Lasagne à Caffe en passant par Torch, Theano, Tensorflow ou Apache Spark ou Hadoop.
  • Industrialiser un réseau de neurones par un encadrement strict de son processus et un monitoring continu.
  • Mise en place de réapprentissages successifs pour conserver un réseau à jour et optimal.
  • Former des utilisateurs à la compréhension du réseau.
Démonstration
Mise en place de réapprentissages successifs.


Solutions de financement
Pour trouver la meilleure solution de financement adaptée à votre situation : contactez votre conseiller formation.
Il vous aidera à choisir parmi les solutions suivantes :
  • Le plan de développement des compétences de votre entreprise : rapprochez-vous de votre service RH.
  • Le dispositif FNE-Formation.
  • L’OPCO (opérateurs de compétences) de votre entreprise.
  • Pôle Emploi sous réserve de l’acceptation de votre dossier par votre conseiller Pôle Emploi.
  • Le plan de développement des compétences de votre entreprise : rapprochez-vous de votre service RH.
  • Le dispositif FNE-Formation.
  • L’OPCO (opérateurs de compétences) de votre entreprise.
  • Pôle Emploi sous réserve de l’acceptation de votre dossier par votre conseiller Pôle Emploi.


Avis clients
4,7 / 5
Les avis clients sont issus des évaluations de fin de formation. La note est calculée à partir de l’ensemble des évaluations datant de moins de 12 mois. Seules celles avec un commentaire textuel sont affichées.
ALI B.
25/11/21
5 / 5

Contenu impressionnant au niveau de la qualité de cette formation. Le support a été mis à jour en temps réel pour s’adapter aux participants qui était pourtant relativement hétéroclite.
AXEL B.
25/11/21
3 / 5

Sujet complexe meritant une approche plus a travers des exemples
JEAN-PAUL C.
25/11/21
3 / 5

Manque de cas concrets




Horaires
En présentiel, les cours ont lieu de 9h à 12h30 et de 14h à 17h30.
Les participants sont accueillis à partir de 8h45. Les pauses et déjeuners sont offerts.
En classe à distance, la formation démarre à partir de 9h.
Pour les stages pratiques de 4 ou 5 jours, quelle que soit la modalité, les sessions se terminent à 15h30 le dernier jour.

Dates et lieux
Pour vous inscrire, sélectionnez la ville et la date de votre choix.
Du 3 au 4 mars 2022 *
Classe à distance
Session garantie
S’inscrire
Du 3 au 4 mars 2022
Paris La Défense
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Du 28 au 29 avril 2022
Lyon
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Du 12 au 13 mai 2022
Genève
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Du 12 au 13 mai 2022
Luxembourg
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Du 12 au 13 mai 2022
Paris La Défense
S’inscrire
Du 12 au 13 mai 2022 *
Classe à distance
Session garantie
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Du 12 au 13 mai 2022
Bruxelles
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Du 30 juin au 1 juillet 2022
Classe à distance
S’inscrire
Du 30 juin au 1 juillet 2022
Paris La Défense
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Du 25 au 26 août 2022
Lyon
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Du 15 au 16 septembre 2022
Genève
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Du 15 au 16 septembre 2022
Luxembourg
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Du 15 au 16 septembre 2022
Paris La Défense
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Du 15 au 16 septembre 2022
Classe à distance
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Du 15 au 16 septembre 2022
Bruxelles
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Du 20 au 21 octobre 2022
Bruxelles
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Du 20 au 21 octobre 2022
Classe à distance
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Du 20 au 21 octobre 2022
Paris La Défense
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Du 20 au 21 octobre 2022
Luxembourg
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Du 20 au 21 octobre 2022
Genève
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Du 24 au 25 novembre 2022
Lyon
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Du 24 au 25 novembre 2022
Paris La Défense
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Du 24 au 25 novembre 2022
Classe à distance
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Du 15 au 16 décembre 2022
Classe à distance
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Du 15 au 16 décembre 2022
Paris La Défense
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