Public : Ingénieurs, data-scientists, chercheurs.
Durée : Deux jours
Pré-requis : Connaissance des principes du Deep Learning, des architectures fondamentales (CNN/RNN/LSTM) avec modèles d'attention, des principes de réseaux génératifs (VAE, GAN) et des principes du Deep Reinforcement Learning
Tarif : 600€ par élève et par jour (min. 3 élèves)
Dans la lignée de notre cours d'introduction, cette formation vise à parfaire les connaissances jusqu'à arriver aux sujets de pointe qui font aujourd'hui l'innovation du Deep Learning. De l'apprentissage auto supervisé ou Bayésien aux nouvelles possibilités d'entraînement sur des données encryptées, il s'agit ici de donner les solutions existantes, les limites connues et les pistes d'avancement qui demain bouleverseront le quotidien des data-scientists ou ingénieurs travaillant sur ces sujets.