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Réseaux de neurones
 
Analyse de Données : Méthodes Neuronales
 
Formation continue en ligne :

 

 

 

Description et Objectifs

  • Le traitement statistique fait dorénavant partie des outils indispensables pour modéliser de très nombreux processus ou pour extraire de l’information issue de données.

     

  • Cependant, même si les outils de modélisation statistique sont à l’heure actuelle accessibles, un usage judicieux et efficace n'en reste pas moins complexe.
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  • Les modules proposés ont pour objectif de se familiariser avec la modélisation neuronale et plus particulièrement avec les réseaux formels de type perceptron multicouches pour résoudre des problèmes non linéaires de régression ou de classification.

     

  • . De nombreux exemples dans différents domaines sont traités dans le cours et les travaux dirigés afin de permettre à chacun d’adapter par la suite les méthodes à sa propre problématique.
  •  

  • Dans cette optique, le forum de discussion de la formation permet à chacun d’exposer son problème afin d’en discuter avec les autres candidats et les enseignants de la formation.

     

  • Suite à cette formation, le candidat possèdera les compétences nécessaires en vue de résoudre des problèmes de
    • reconnaissance de formes
      • écriture
      • imagerie
      • son
    • traitement du langage
    • de classification automatique,
    • d’aide au diagnostic

     

  • A l’issue de cette formation, le candidat pourra approfondir ses compétences en poursuivant avec la formation « Perceptrons multicouches et Modélisation avancée » afin de pouvoir mettre en œuvre des modèles neuronaux .

     

  • Un certificat de réussite sera établi en fin de formation.

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Public
  • Ingénieurs
  • Chercheurs,
  • Étudiants en Master,
  • Doctorants
    qui désirent maîtriser des outils d’analyse ou de modélisation statistiques dans des domaines divers:
    • l’environnement
    • la biologie
    • la biométrie
    • la géophysique
    • les sciences de l’ingénieur
    • dans le domaine du tertiaire comme le secteur bancaire, les sociétés d’assurance ou de conseil.

 

Pré-requis

  • Connaissance du calcul de probabilités
  • Connaissance des méthodes statistiques générales :

 

 

Déroulement de la formation

  • La formation a lieu via la plateforme de formation à distance de l'IPSL

     

  • Le cours est constitué d’un ensemble de présentations visuelles interactives et d’une bande son associée.

     

  • Des exercices de Travaux dirigés sont proposés pour chacun des quatre modules et en fin de formation des Travaux Pratiques seront réalisés.

     

  • Tout au long du cursus, le forum permet aux candidats de dialoguer entre eux et avec les enseignants.

     

  • La formation se déroule de la manière suivante :
    • Une demi- journée de regroupement en début de formation « Présentation du dispositif » et une simulation de prise en main à distance
    • Trois mois de suivi en ligne
    •  

  • Vous disposez d'un accès aux ressources de la plateforme de l'IPSL avec un accompagnement pédagogique effectué par un tutorat expert associication (mèl, chat, forum..) pendant l’apprentissage

     

  • En fin de formation : un regroupement d’une journée en présentiel, de synthèse et de validation terminale.

     

  • Pour le public international, les regroupements se font dans les locaux des institutions partenaires par visioconférence.

 

 

Contenus
  • La formation est scindée en 4 modules + 1 TP

     

  • Module 1 : Généralités
    • Historique – définition d’un neurone – types de neurones – fonctions d’activation.
    • Les différents modèles neuronaux
    • Notions d’apprentissage supervisé

     

  • Module 2 : Le perceptron
    • Perceptron et séparabilité linéaire
    • Règle de Widrow-Hoff
    • Exercice de démonstration
    • Fonctions de décision
    • Exercices
    • Hyperplans de décision

     

  • Module 3 : Le perceptron multicouches 1
    • Séparation non linéaire
    • Apprentissage

     

  • Module 4 : Le perceptron multicouches 2
    • Codage des sortis pour la classification
    • Apprentissage et généralisation - exemples
    • Comparaison, choix d’architecturres – choix du meilleur réseau

     

  • TP : Régression par Perceptron Multicouches

     

  • Pour toute question relative au contenu : contact

 

 
  • Année 2014-2015 : 450 €

 

Vous retrouverez des détails sur cette formation sur le site de l'UVSQ

 
  Pour plus de renseignements sur cette formation à distance, contactez Laurent BARTHES

Contacts

 

Pour toutes questions sur la formation Analyse de Données : Méthodes Neuronales n'hésitez pas à nous joindre: