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Public cible et présentation
Ce programme est conçu pour des professionnels du domaine de la Data science et de l’informatique, ou pour tout scientifique et tout profil technique ou managérial disposant d’une connaissance préalable en algèbre linéaire, probabilités, statistiques et en programmation (Python), qui souhaite acquérir des compétences opérationnelles en réseaux de neurones artificiels (artificial neural networks) et en apprentissage profond (deep learning).
Le programme permet également de découvrir comment déployer de manière éthique et responsable des solutions de deep learning. Ce programme vise enfin à renforcer et à favoriser les collaborations entre les équipes scientifiques et les directions métiers d'une entreprise.
Bien que la théorie de l’apprentissage profond remonte au milieu du 20e siècle, son application pour résoudre des problèmes complexes du point de vue humain ne date que d’une dizaine d’années. C’est à cette époque que la croissance des capacités de calcul a pu répondre aux forts besoins computationnels de nouveaux algorithmes, à leur optimisation et à l’augmentation des flux de données.
Aujourd’hui, les géants d’Internet (Amazon, Google, Facebook etc.) utilisent l’apprentissage profond pour segmenter leurs utilisateurs et recommander les contenus susceptibles de “faire du clic”. Mais ces dernières années, le deep learning s’est aussi ouvert à tous grâce au développement de l’open source, au partage de connaissances et à la miniaturisation des processeurs graphiques, capables d’entraîner les modèles de réseaux de neurones profonds.
Détection d’objets, diagnostics médicaux, reconnaissance vocale, restauration d’archives, prévision et prévention des risques : une entreprise peut dorénavant bâtir son business model autour d’une innovation applicative de l’apprentissage profond.
