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Initiation aux principes et méthodes de Machine Learning pour le Génie des Procédés
Vous êtes technicien ou ingénieur en Génie des Procédés, vous entendez parler d'intelligence artificielle, sans vraiment savoir ce que cela signifie et si cela pourrait vous être utile ?
Vous vous demandez :
- A quoi sert un réseau de neurones ? Que fait-il ? Comment le construire ?
- Que font les méthodes de clustering et sont-elles utiles ? C'est quoi le Deep Learning ?
Vous aimeriez aussi mieux comprendre vos collègues de Data Science...
Ce stage vous présentera une vue d'ensemble de ces méthodes d'apprentissage automatique et vous fournira les bases pour les comprendre et les choisir.
| Dates de la formation | A définir - Nous contacter |
|---|---|
| Tarif | 550 € |
| Durée de la formation | 7 heures |
| Niveau d'accès | Bac+2 |
| Modalités d'études | Rythme adapté salarié, A distance |
| Laboratoire(s) de recherche associé(s) | LRGP - Laboratoire Réactions et Génie des Procédés |
| La formation délivre | Attestation de formation |
| Contact(s) | ensic-partenariats@univ-lorraine.fr - 03 72 74 36 21 |
| Facultés, écoles, instituts, UFR | ENSIC |
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Aspects innovants de la formation :
- Initiation et ouverture sur des méthodes nouvelles en expansion rapide
- Formation répondant à des problématiques industrielles de digitalisation
- Condensé des notions les plus importantes pour démarrer dans le domaine de l'Intelligence artificielle
- Formation intégralement orientée vers une application de ces méthodes en Génie des Procédés
- Approche méthodologique permettant de comprendre les forces et les faiblesses de ces méthodes
Objectifs de la formation :
- Découvrir les principes du Machine Learning, comme point de départ vers le Deep Learning
- Comprendre l'utilité et les spécificités des 4 fonctions élémentaires: clustering, réduction de dimensionnalité, régression et classification
- Mieux appréhender la variété des méthodes et leur pertinence en fonction des données disponibles et des objectifs visés
- Se familiariser avec les méthodes telles que les réseaux de neurones, les k-moyennes, les plus proches voisins, les arbres de décision, les SVM, les cartes-auto-adaptatives, l'ACP, etc.
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