François Chung, Ph.D.

Tag: apprentissage profond

Conférence ODSC APAC 2023

Conférence ODSC APAC 2023

Conférence ODSC, en ligne (2023). Nous avons atteint un point d’inflexion tant dans l’industrie de l’intelligence artificielle (IA) que dans la société en général, et la région APAC est à l’épicentre de ce changement. C'est pour cette raison que l'Open Data Science Conference Asia-Pacific (ODSC APAC) rassemble des experts de premier plan du monde entier pour partager connaissances, dernières tendances, outils et techniques en matière de science des données et d'IA, tels que les grands modèles de langage (LLMs), l'analyse de données, l’apprentissage automatique et l’IA responsable.

Jour 1

Sujets principaux:

  • La révolution de l'IA;
  • Données spatiales dans le cloud;
  • Paysage de l'IA générative;
  • L’IA dans les fonctions RH;
  • L’IA générative et le droit.

Jour 2

Sujets principaux:

  • La frontière de l’IA générative (GenAI);
  • L’IA responsable en pratique;
  • Création d'une application GenAI;
  • L'IA générative dans l'éducation;
  • Les LLMs ne sont pas nécessairement de la GenAI.

Références

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ODSC - Open Data Science Conference
ODSC APAC Conference (conférence ODSC APAC)

Apprentissage profond et TensorFlow

Apprentissage profond et TensorFlow

Formation Cognitive Class, MOOC (2020). Ce parcours d'apprentissage présente les concepts de base de l'apprentissage profond et de TensorFlow avec une expérience pratique basée sur la résolution de problèmes. Tout au long de la formation, TensorFlow est utilisé dans l'ajustement de courbe, la régression, la classification et la minimisation des fonctions d'erreur. Ce concept est ensuite exploré dans le monde de l'apprentissage profond où TensorFlow est appliqué pour la rétropropagation afin d'ajuster les poids et les biais.

Cours 1: Les fondamentaux de l'apprentissage profond

Sujets principaux:

  • Introduction à l'apprentissage profond;
  • Modèles d'apprentissage profond;
  • Modèles d'apprentissage profond supplémentaires;
  • Plateformes et bibliothèques d'apprentissage profond.

Cours 2: Apprentissage profond avec TensorFlow

Sujets principaux:

  • Introduction à TensorFlow;
  • CNN - Réseau de neurones convolutifs;
  • RNN - Réseau de neurones récurrents;
  • Apprentissage non supervisé.

Références

Formation

Deep learning fundamentals (Les fondamentaux de l'apprentissage profond, certificat de cours)
Deep Learning Essentials (badge de certification)
Deep learning with TensorFlow (Apprentissage profond avec TensorFlow, certificat de cours)
Deep Learning using TensorFlow (badge de certification)

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Google Cloud: big data et apprentissage automatique

Google Cloud: big data et apprentissage automatique

Formation Coursera, MOOC (2020). Cette formation en ligne présente les capacités de big data et d’apprentissage automatique (ML) de Google Cloud Platform (CGP). Grâce à une combinaison de présentations, de démos et de laboratoires pratiques, la formation présente un aperçu de Google Cloud et une vue détaillée des solutions de traitement de données et de ML, telles que BigQuery, Cloud SQL, Dataproc, Pub/Sub, Dataflow et Data Studio.

Semaine 1: Fondamentaux du big data et du ML

Sujets principaux:

  • Explorer un ensemble de données public BigQuery;
  • Choisir la bonne approche de solution;
  • Recommander des produits en utilisant Cloud SQL et Spark;
  • Prédire les achats de visiteurs à l'aide de BigQuery ML.

Semaine 2: Défis du pipeline de données moderne

Sujets principaux:

  • Tableaux de bord IoT en temps réel;
  • Créer un pipeline de données en continu;
  • ML sur des ensembles de données non structurées;
  • Classer des images avec des modèles ML pré-construits.

Références

Azure: fondamentaux, apprentissage automatique et Power BI

Azure: fondamentaux, apprentissage automatique et Power BI

Formation Microsoft Docs, MOOC (2020). Ces 3 cours en ligne présentent Microsoft Azure et Power BI. La formation enseigne les concepts de base du cloud, notamment via des exercices pratiques, et fournit une vue d'ensemble des services Azure, tels que Azure Machine Learning (ML), qui est une plateforme cloud pour l'entraînement, le déploiement, la gestion et la surveillance de modèles ML. De plus, la formation explique comment utiliser Power BI et créer des rapports d’informatique décisionnelle.

Cours 1: Fondamentaux d’Azure

Sujets principaux:

  • Principes du cloud computing;
  • Architecture Azure et garanties de service;
  • Calcul, stockage de données et mise en réseau;
  • Sécurité, responsabilité et confiance;
  • Normes d'infrastructure avec Azure Policy;
  • Ressources Azure avec Azure Resource Manager.

Cours 2: Apprentissage automatique d’Azure

Sujets principaux:

  • Travailler avec des données;
  • Orchestrer le ML avec des pipelines;
  • Déployer des modèles ML;
  • Automatiser la sélection de modèles;
  • Régler les hyperparamètres;
  • Surveiller les modèles et la dérive des données.

Cours 3: Power BI

Sujets principaux:

  • Commencer à construire avec Power BI;
  • Obtenir des données avec Power BI Desktop;
  • Modéliser et explorer les données;
  • Utiliser des visuels, publier et partager.

Références

Formation

Microsoft Docs (badges et trophées)

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Microsoft Docs (Fondamentaux d’Azure)
Microsoft Docs (Apprentissage automatique Azure)
Microsoft Docs (Power BI)

AWS: fondations et apprentissage automatique

AWS: fondations et apprentissage automatique

Formation AWS, MOOC (2020). Ces cours en ligne offrent une compréhension globale du cloud AWS, avec un aperçu des concepts, des services, de la sécurité, de l'architecture, de la tarification et du support cloud. Des cours spécifiques destinés aux partenaires AWS enseignent les meilleures pratiques pour répondre aux priorités commerciales des clients. L'apprentissage automatique (ML) est également couvert par le programme utilisé par Amazon pour former ses développeurs et data scientists.

AWS Cloud Practitioner Essentials

Sujets principaux:

  • Services de base d’AWS;
  • Services intégrés d’AWS;
  • Architecture d’AWS;
  • Sécurité d’AWS;
  • Prix et assistance.

Solutions partenaires AWS: Fondations commerciales

Sujets principaux:

  • Développer son entreprise avec AWS;
  • Ce qui compte pour les clients d’AWS;
  • Sécurité, identité et conformité;
  • Prix et licences;
  • Migration et adoption du cloud;
  • Gestion des opportunités.

Solutions partenaires AWS: Fondations techniques

Sujets principaux:

  • Architectes de solutions AWS;
  • Concepts architecturaux d'AWS;
  • Blocs de construction;
  • Well-Architected Framework d'AWS;
  • Conception d'une solution AWS;
  • Engager les clients et concevoir des solutions.

AWS Machine Learning: Décideur

Sujets principaux:

  • Démystifier AI/ML/DL;
  • Apprentissage automatique pour les défis commerciaux;
  • Terminologie de l'apprentissage automatique;
  • Exploration de la boîte à outils ML.

AWS Machine Learning: Data scientist

Sujets principaux:

  • Math pour l'apprentissage automatique;
  • Régression linéaire et logistique;
  • Eléments de la science des données;
  • Décisions d'apprentissage automatique.

Références

Formation

AWS Business Professional (Solutions partenaires AWS: Fondations commerciales, certificat de cours)
AWS Technical Professional (Solutions partenaires AWS: Fondations techniques, certificat de cours)

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