Apprentissage, Réseaux de neurones et Modèles graphiques

CNAM - Conservatoire National des Arts et Métiers
À Paris Cédex 03

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Infos importantes

Typologie Formation
Lieu Paris cédex 03
Début Dates au choix
  • Formation
  • Paris cédex 03
  • Début:
    Dates au choix
Description

Objectifs pédagogiques Ce cours présente des méthodes de modélisation à partir des données, notamment à travers les machines à vecteurs supports (SVM), les réseaux de neurones profonds, et les méthodes graphiques, en vue de leur utilisation dans des applications réelles.

L'apprentissage automatique permet de construire, à partir des données empiriques, des modèles pour la prise de décision. Les méthodes abordées ont de très nombreuses applications dans des domaines aussi divers que l'assurance qualité, la bio-ingénierie, la climatologie, la sécurité environnementale, le marketing, la gestion de la relation client, la recherche d'information, etc.

Installations

Où et quand

Début Lieu
Dates au choix
Paris Cédex 03
292 Rue Saint-Martin, 75141, (75) Paris, France
Voir plan
Début Dates au choix
Lieu
Paris Cédex 03
292 Rue Saint-Martin, 75141, (75) Paris, France
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Foire aux questions

· Prérequis

Public et conditions d'accès Cet enseignement s'adresse aux auditeurs souhaitant acquérir des connaissances sur la modélisation à partir des données pour la reconnaissance des formes et la fouille de données (data mining). Prérequis obligatoires : avoir suivi la première partie du cycle spécialisation de l'EICNAM ou avoir le niveau M1 (Bac + 4). Il est fortement recommandé d'avoir suivi l'UE RCP208 « Reconnaissance des formes et méthodes neuronales ».

Opinions

0.0
Non évalué
Évaluation de la formation
58,3%
Recommandé
3.8
fantastique
Évaluation du Centre

Opinions sur d'autres formations de ce centre

Opinion sur le centre

O
Omayra Naisseline
3.0 01/04/2015
Le meilleur de la formation: J'ai aimé le programme, le contenu des cours très enrichissant et je ne pensais pas que cela me rapporterai beaucoup sur le plan professionnel et personnel.
À améliorer: Ce qui m'a plu le moins se sont bien sûre les horaires de cours le soir, très difficile d'aller en cours après le travail.
Recommanderiez-vous cette centre de formation ?: oui

Opinion sur le centre

M
Mohamed Ait kaci
3.0 01/11/2012
Le meilleur de la formation: Les cours
À améliorer: Les moyens techniques n'étaient absolument pas au niveau
Recommanderiez-vous cette centre de formation ?: oui

Opinion sur le centre

T
THADDEE IKOSSO LOKOTONGO
5.0 01/02/2014
Le meilleur de la formation: Au Conservatoire National des Arts et Métiers (CNAM), j'étais inscrit pour suivre les cours à distance, car je travaillais et j'avais pas le temps de suivre les cours en jour. L'avantage et surtout ce que j'ai aimé c'est le fait je pouvais aller suivre les cours en présentiel et les mêmes cours je les ai aussi en vidéo; donc en suivant par deux fois les mêmes cours ça permettait bien maîtrise des leçons. Les professeurs étaient très compétents par leur façon d'expliquer, de donner des conférences avec un programme très riches. Quant aux frais, c'est très abordable, même quand c'est vous-même qui supportez. Franchement, s'il y a des gens qui seraient intéressés de tenter l'expérience au CNAM n'hésité pas, allez-y vous ne serez pas déçus.
À améliorer: Personnellement, je ne vois pas ce qui m'a le moins plu, ce n'était que du bénéfique et tout était à mon avantage, j'en ai bien profité de cette expérience.
Recommanderiez-vous cette centre de formation ?: oui

Opinion sur le centre

M
MiCKAEL HINGAN
4.0 01/05/2012
Le meilleur de la formation: Une très bonne formation sur un module très professionnel avec des formateurs issus de milieu professionnel. De plus le nombre de candidat étant réduit cela m'a permis d'avoir des formateurs réactifs à mes interrogations. Une bonne ambiance au sein du groupe et des horaires adaptés dans un lieu fonctionnel.
À améliorer: Durée courte pour un maximum d'information
Recommanderiez-vous cette centre de formation ?: oui

Licence professionnelle Industries chimiques et pharmaceutiques, parcours Développement et production pharmaceutique

L
Laurent Laviolette
3.0 01/03/2016
Le meilleur de la formation: Assiduité de ma conseilliere au suivi de la formation VAE LP032 via une VAP 85 du DIE 16p3.
À améliorer: Le temps de prise en charge financier est long.
Recommanderiez-vous cette formation ?: Non
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Qu'apprend-on avec cette formation ?

Ingénierie formation
Ingénierie

Programme

Programme

Contenu

Les thèmes abordés dans les séances de cours et de travaux pratiques (TP) sont :

  • Apprentissage supervisé : discrimination, régression, prédiction structurée.
  • Evaluation et sélection de modèles.
  • Arbres de décision et forêts d'arbres de décision ("random forest)".
  • Machines à vecteurs de support (SVM) : discrimination, régression, estimation du support d'une distribution, ingénierie des noyaux.
  • Apprentissage de représentations, apprentissage profond ("deep learning").
  • Modèles graphiques, apprentissage structuré.
Chaque séance de cours est suivie d'une séance de TP permettant de mettre en œuvre les méthodes présentées.
Les TP sont réalisés en utilisant les plateformes Scikit-learn et Keras. Une introduction à Scikit-learn et à Keras est prévue lors des séances de TP.

Modalité d'évaluation

Projet et examen final.

Bibliographie

  • G. Dreyfus et al : Réseaux de neurones ( Eyrolles).
  • A. Cornuéjols et al : Apprentissage artificiel : Concepts et algorithmes (Eyrolles)
  • P. Naim et al : Réseaux bayésiens (Eyrolles).
  • B. Scholkopf, A. J. Smola : Learning With Kernels: Support Vector Machines, Regularization, Optimization and Beyond (MIT Press).
  • T. Hastie et al : The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction (Springer).
  • F.V. Jensen : Bayesian Networks and Decision Graphs ( Springer-Verlag).
  • C.M. Bishop : Neural Networks for Pattern Recognition (Oxford University Press)


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