Du machine learning au deep learning: mise en pratique

Du machine learning au deep learning: mise en pratique

Organisation

• Durée: 2 jours
• Lieu: HEPIA
• Date: 7 et 8 décembre 2023
• Intervenants: Guido Bologna, Orestis Malaspinas
• Coût: CHF 900.-*

Formulaire d'inscription

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Objectifs d'apprentissage

Ce cours illustre les principaux modèles utilisés dans la discipline du « Machine Learning », aussi dénommée apprentissage statistique. Au terme de ce cours les participant·e·s doivent être en mesure de:

• Comprendre les principes de base des modèles « classiques » et profonds.
• Définir un problème d’apprentissage par rapport à des données.
• Réussir à exécuter un apprentissage sur un ordinateur en utilisant les outils à disposition (typiquement des scripts en langage Python).
• Analyser les résultats découlant de l’apprentissage statistique.

Descriptif du cours

Ce cours introduit les modèles de base de l’apprentissage statistique, les modèles d’apprentissage profond, ainsi que les fondements de l’apprentissage par renforcement. Un certain nombre d’exemples représentatifs illustrent la théorie qui traite des modèles suivants:

• Régression linéaire et logistique
• Classificateur du plus proche voisin
• Arbres de décision
• Perceptrons et Perceptrons multi-couches
• Machines à vecteurs de support
• Ensembles de modèles
• Réseaux profonds avec empilement d’auto-encodeurs
• Réseaux convolutionnels
• Réseaux récurrents
• Long Short Term Memory (LSTM)
• Generative Adverserial Networks (GANs)

Dans la partie théorique, les bases de mathématiques standards sont utiles à la compréhension du fonctionnement des modèles.

Dans la partie pratique les participant·e·s pourront entraîner des modèles en utilisant des scripts en langage Python qui est introduit pendant ce cours.

Public cible

Cette formation s’adresse aux responsables de production et de Ra&D au sein d’entreprises mais aussi à des ingénieur·e·s/technicien·ne·s intéressé·e·s à cette évolution/révolution qu’est le 4.0.

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Industrie et économie 4.0