Deep Learning avec TensorFlow

Tour d’horizon du Machine Learning
Principes fondamentaux
Du Machine Learning au Deep Learning
Le retour sous le feu des projecteurs du Deep Learning
Champs d’application de l’apprentissage profond
Utilisation du Deep Learning
Outils et bibliothèques Deep Learning: TensorFlow, Keras, Caffe, etc.

Les vecteurs
Les matrices
Les hyperplans

Apprendre TensorFlow et son installation
Environnement TensorFlow
Présentation des tensors (tableaux multidimensionnels)
Hello World
Opérations élémentaires
Variables, placeholders
TensorBoard: Visualisation de graphes, de courbes
TensorFlow: Régression et classification
Les APIs: Estimators, Layers, Datasets…
Obtention d’ensembles de données, manipulation
Sauvegarde de modèles, restauration

Réseaux de neurones biologiques et artificiels, similarités
Perceptron mono, multicouche
Fonctionnement et architecture des neurones
Réglage de paramètres
Développement d’un réseau
Les fonctions d’activation des réseaux: Sigmoid, Tanh, ReLU
Modélisation d’un réseau selon le problème à résoudre

Définition d’un rythme d’apprentissage
Fonctions de coût, descente de gradient et rétropropagation
Sélection de features
Data Augmentation
Régularisation pour le surapprentissage (arrêt délibéré, normes L1 et L2)
Batch normalization
Validation croisée et hyperparamètres
Optimisation des modèles, comparaisons
Transfer Learning : utilisation de couches pré-entraînées

Fonctionnement du CNN, utilisation
Filtres, couches de convolution et de pooling
Architecture d’un CNN

La disparition du gradient, les effets
RNN: Architecture
Cellule Long Short-Term Memory (LSTM)
Cellule GRU, version simplifiée de la cellule LSTM
Natural Language Processing
Réseaux de neurones récursifs

Apprentissage non-supervisé
Deep Belief Networks
Réduction de dimension à l’aide d’autoencoders
Types d’autoencoders

Principes, utilisation
Optimiser les récompenses
Présentation d’OpenAI Gym
Configurer OpenAI Gym
Le problème du credit-assignment
Processus de décision markoviens
Apprentissage par différence temporelle
Apprentissage Q

Exécution sur CPUs, GPUs ou cluster
TensorServing: outil de mise en production
Visualisation avancée
Les limites
Implémenter le Deep Learning avec TensorFlow sur une application d’entreprise
Ressources additionnelles