3/09/2018

Formation Machine & Deep Learning

Introduction pratique - en anglais
Du 3 au 7 septembre

09:15 - 17:30
Université de Neuchâtel

Un cours de 5 jours pour comprendre l'essentiel des algorithmes les plus utilisées en Deep Learning et Machine Learning.

Il s'agit d'un cours intensif, qui, sans aller trop aller dans les détails mathématiques, fournit les bases nécessaires pour commencer à tester, travailler avec ces algorithmes et les évaluer. Comprendre et savoir manipuler cse algorithmes et leur potentiel constitue un socle de connaissance important de la culture digitale, nécessaire pour se préparer à vivre dans la société 4.0 (voir UNINEWS - Société 4.0)

Sujets couverts pendant la formation

  • Régression linéaire et logitique ;
  • Classification (K-NN) ;
  • Réduction de dimensionnalité (ACP) ;
  • Machines à vecteurs de support (SVM), algorithmes de classification (K-means) ;
  • Arbres de décision ;
  • Apprentissage bayésien ;
  • Réseaux neuronaux ;
  • Réseaux neurologiques (CNN, RNN and LSTM) ;
  • Nettoyage des données ;
  • Evaluation des modèles et critères de sélection.

Objectifs

À l’issue de la formation, les participant-e-s seront capables de :

  • Catégoriser les différentes algorithmes et leurs cas d'utilisation ;
  • Sélectionner efficacement les caractéristiques des algorithmes et évaluer leurs performances ;
  • Expliquer et utiliser les méthodes de régression linéaire et logistique ;
  • Expliquer et utiliser les algorithmes de groupement et de classification ;
  • Expliquer et utiliser la réduction de dimensionalité, les arbres de décision et les apprentissages Bayésien ;
  • Expliquer et utiliser les réseaux neuronaux artificiels et les méthodes de deep learning.

Public cible

  • Techniciens en Big Data et Business Intelligence ;
  • Business analysts ;
  • Big Data et Business Intelligence Project managers ;
  • Etudiant-e-s universitaires et hautes écoles spécialisées de niveau master ou supérieur.

Le cours est évidemment à d'autres profils intéressés à mieux comprendre le Deep et Machine Learning.

Conditions d'admission

Le cours étant très dense, il n'est pas prévu de faire d'introduction à la programmation et aux mathématiques. Les participant-e-s doivent amener leur ordinateur personnel avec droits d'accès administrateur, être familier-e avec l'utilisation basique de R et Python et être à l'aise avec les concepts fondamentaux en algèbre et statistique.

Certification

Le/la participant-e recevra un cerficat de participation délivré par la Faculté en économie de l'Université de Neuchâtel.

Délai d'inscription

19 août 2018

Prix

1000 CHF pour les 5 jours, repas de midi et pauses inclus.

Informations et inscriptions

Eliane Maalouf : eliane.maalouf@unine.ch

Tél: 032 718 13 29

Candidate PhD - Assistante d'enseignement

Institut Management de l'information

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