Gestion de l'offre de formation et de la candidature en Nouvelle-Aquitaine
IA | Deep Learning
EVOLUTION5
Objectif Général
Perfectionnement, élargissement des compétences
Objectif
• Comprendre les bases de l'Intelligence Artificielle (IA).
• Définir les principes fondamentaux du Machine Learning.
• Explorer les fondements du Deep Learning.
• Appliquer les concepts des Réseaux de Neurones Artificiels (ANN).
• Utiliser les Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN).
• Implémenter les Réseaux de Neurones Récursifs (RNN).
• Optimiser les modèles de Deep Learning.
• Expérimenter avec les Réseaux Génératifs Antagonistes (GAN).
• Intégrer le Deep Learning dans des applications pratiques.
• Explorer les tendances émergentes en Deep Learning.
Type
Formation non conventionnée
Financeur
FINANCEMENT INDIVIDUEL
Référence
Sans objet
Organisme responsable et contact
EVOLUTION5
NomJean-Denis Coindre Tél.06.29.78.66.25 Mailcontact@evolution5.frDispositif
Non conventionnée / sans dispositif
Mesure
Non conventionnée / sans dispositif
Référence organisme
Sans objet
Conditions d'accès réglementaires
Aucune
Prérequis pédagogiques
• Être sensibilisé à l’IA • Savoir naviguer sous Windows • Savoir installer un logiciel
Publics visés
- Demandeur d'emploi
- Jeune de moins de 26 ans
- Personne handicapée
- Salarié(e)
- Actif(ve) non salarié(e)
Parcours de formation personnalisable ?
Oui
Niveau d'entrée requis
Sans niveau spécifique
Sélection
- Dossier
Accessible en contrat de professionnalisation ?
Non
Modalités d'enseignement (contacter l'organisme)
- Cours à distance (FOAD)
Validation de la formation
- Attestation de fin de formation
Programme
Module 1: Comprendre les Fondements de l'Intelligence Artificielle (IA)
Définir les bases de l'IA et son évolution.
Explorer les domaines d'application de l'IA.
Module 2: Appréhender les Principes du Machine Learning
Identifier les concepts fondamentaux du Machine Learning.
Examiner les différentes approches de l'apprentissage automatique.
Module 3: Se Familiariser avec le Deep Learning
Comprendre les bases du Deep Learning.
Examiner les différences entre le Deep Learning et le Machine Learning traditionnel.
Module 4: Appliquer les Réseaux de Neurones Artificiels (ANN)
Comprendre le fonctionnement des réseaux de neurones.
Appliquer les ANN dans des tâches spécifiques.
Module 5: Utiliser les Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN)
Explorer les CNN et leur utilisation dans la vision par ordinateur.
Appliquer les CNN à des problèmes de reconnaissance d'images.
Module 6: Implémenter les Réseaux de Neurones Récursifs (RNN)
Comprendre les RNN et leur utilisation dans le traitement séquentiel.
Appliquer les RNN dans des scénarios concrets.
Module 7: Optimiser les Modèles de Deep Learning
Appliquer des techniques d'optimisation aux modèles de Deep Learning.
Évaluer les performances des modèles et les ajuster en conséquence.
Module 8: Expérimenter avec les Réseaux Génératifs Antagonistes (GAN)
Comprendre le concept des GAN.
Expérimenter avec la génération de contenu par les GAN.
Module 9: Intégrer le Deep Learning dans les Applications Pratiques
Appliquer le Deep Learning dans des projets concrets.
Évaluer les avantages et les limitations du Deep Learning dans des cas d'utilisation spécifiques.
Module 10: Explorer les Tendances Émergentes en Deep Learning
Analyser les tendances émergentes dans le domaine du Deep Learning.
Identifier les opportunités futures et les développements potentiels.
Nous pouvons adapter et personnaliser le programme en fonction de vos besoins par des compléments.
N’hésitez pas à nous contacter pour ajuster le programme de votre formation !
Suite de parcours possible
Sans objet
| Numéro Carif | Dates de formation | Ville | Organisme de formation | CPF | Info | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 00424497Publiée le 08/12/2023 | du 01/01/2024 au 31/12/2024 Entrée / sortie permanente | Mérignac (33) | EVOLUTION5 | Non éligible |
 
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Informations sur l'éligibilité au Compte Personnel de Formation (CPF)
Si vous n'avez pas encore ouvert votre compte personnel de formation suivez ce lien
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*Pour vous accompagner dans la démarche, prenez contact avec un conseiller en
évolution professionnelle (CEP) plus d'infos
: ouverture de la formation à la candidature à venir
: publié ce jour et ouvert demain pour garantir un accès à la candidature simultanée entre les réseaux de prescripteurs
: ouvert à la candidature
: fermé à la candidature (date limite d'inscription dépassée et/ou plafond des candidatures autorisées atteint)
: formation terminée
