Intelligence artificielle et deep learning : mise en place et évaluation d’un réseau de neurones

L’intelligence artificielle consiste à mettre en œuvre un ensemble de techniques afin de permettre aux machines d’imiter une forme d’intelligence bien réelle. Ce domaine est en forte croissance dans les entreprises ces dernières années, laissant entrevoir une véritable révolution du management.

Cet outil est pertinent dans une organisation qui souhaite faire des analyses variées comme anticiper le comportement d’un utilisateur, évaluer le prix d’un bien, d’une prestation ou d’un risque. Connaitre à l’avance ces informations permet d’adopter une action sur mesure vis à vis du client, de mieux gérer son budget ou de faciliter une prise de décision stratégique.

Là où un choix, une suggestion ou une expertise doit être faite se basant sur un historique il est possible de créer un algorithme intelligent qui se nourrira du passé afin d’en prédire l’avenir. (Plus d’informations en suivant ce lien)

Le marché mondial est en pleine expansion. Grâce à des avancées majeures dans le domaine, les réseaux de neurones sont utilisés massivement par les entreprises en 2018 pour représenter un marché de 1.7 trillion de francs suisses, soit une hausse de 70% sur l’année précédente. (Gartner)

L’objectif principal du cours est d’expliquer aux participants ce qu’est le deep learning et comment l’utiliser dans des problèmes de classification directement utilisables dans une organisation.

Objectifs

C’est une approche basée sur la pratique.

Afin de maximiser l’expertise du participant en sortie de ce séminaire, les thèmes traités sont les suivants :
-Les réseaux de neurones
-Les différentes fonctions d’activation et leur utilisation selon les besoins.
-La fonction de coût.
-Le mécanisme de retro-propagation.
-Le gradient descent stochastique.
-Analyse des prédictions et évaluation des modèles.
-Techniques d’amélioration des prédictions.
-Les pièges à éviter.

Des fichiers génériques sont fournis aux étudiants afin qu’ils puissent  s’ils le désirent commencer à faire des projets sans rajouter de code. L’enseignant restera disponible après le séminaire et de nombreuses références de lecture seront fournies pour ceux qui souhaitent aller plus en avant sur le sujet. L’enseignant portera une attention minutieuse sur la compréhension des mécanismes fondamentaux du deep-learning et attache une grande importance à ce que vous compreniez les concepts mathématiques de manière intuitive.

Public

Toute personne enthousiaste de faire de l’intelligence artificielle par le deep-learning et souhaitant participer activement à cette vague technologique.

Avantages

A l’issue du séminaire vous saurez :

-Créer des réseaux de neurones pour les appliquer en entreprise, les paramétrer de manière efficace et les évaluer correctement.
-Traiter des problèmes de classification.
-Chercher des paramètres optimaux afin d’en augmenter la précision.

L’approche pédagogique utilisée durant le séminaire est interactive et comprend plusieurs facettes :
–  Apports conceptuels de la part de l’enseignant ;
–  Exercices et études de cas, puis applications avec des outils informatiques (TensorFlow sous Keras) ;