Ce que vous apprendrez ?
Prérequis
- Bases en mathématiques (algèbre linéaire, probabilités et statistiques) Compréhension des concepts fondamentaux du Machine Learning Maîtrise des langages de programmation comme Python Notions sur les bibliothèques de Deep Learning (TensorFlow, Keras, PyTorch) Connaissance des types de réseaux de neurones (perceptron, MLP, CNN, RNN) Expérience avec l'entraînement et l'évaluation de modèles d'apprentissage automatique
Contenu de la Formation
Total:
12 Chapitres
Total hours:
8
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Définir ce qu’est un réseau de neurones artificiel et son rôle en intelligence artificielle.
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Identifier les composants essentiels : neurones, couches (entrée, cachées, sortie), poids et biais.
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Expliquer le principe général de l’apprentissage supervisé et de la rétropropagation.
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Distinguer différents types de réseaux : réseaux simples (perceptrons), CNN, RNN.
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Associer chaque type à des cas d’usage : images, textes, séries temporelles.
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Identifier des exemples concrets d’utilisation : reconnaissance faciale, traduction automatique, prévisions.
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Présenter des outils No-Code et Low-Code : Teachable Machine, Lobe, TensorFlow Playground.
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Créer un premier réseau avec une interface graphique simplifiée (ex : drag-and-drop).
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Paramétrer les éléments de base : nombre de couches, neurones, fonctions d’activation.
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Concevoir un réseau pour une tâche spécifique : classification d’images, reconnaissance de sons, etc.
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Entraîner et tester le réseau avec un jeu de données adapté.
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Analyser les résultats : évaluer la précision et comprendre les erreurs.
À TÉLÉCHARGER
À propos de l'instructeur
- 0 Instructor Avis
- 3 Avis
- 28 Cours
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ENNANIA
adil.ennania@openskillroom.com
Expérience en enseignement depuis 2006, à l'ISTA, MEN, Faculté Ben M'sik, Faculté de Khouribga et l'Académie Mohamed V de l'Aviation Civile,
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Caractéristiques du cours
- Durée 8 hour
- Language Français
- Niveau de compétence. Débutant
- CertificateNon
- Nombre maximum d'inscrits
- Type de formation
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