Exploiter mes données, augmenter mes processus métier

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Pour vous accompagner dans votre transformation digitale et le déploiement de technologies sans fil
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    présentation

    Afin d’accompagner les entreprises engagées dans leur transformation digitale et le déploiement de technologies sans fil, b<>com propose des formations de haut niveau technologique. Les services b<>com *Formation* s'adressent à une audience d’ingénieurs, de techniciens ou de spécialistes ayant déjà une bonne connaissance des en mathématiques et en techniques. Les différentes formations sont assurées par des experts reconnus ayant une véritable expérience des sujets traités.

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    service formation

    [Initiation à l’intelligence artificielle]

    Depuis quelques années, l’intelligence artificielle occupe une place centrale dans la majorité des domaines technologiques. Elle a permis de lever énormément de verrous techniques restés longtemps non résolus.

    Le succès de l’IA moderne est principalement lié à la réunion de 3 éléments fondamentaux : la puissance de calcul, les données d’apprentissages et les nouveaux paradigmes d’apprentissages comme le deep learning.

    Consultez le programme de cette formation en téléchargeant la fiche dédiée :

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    [RandomForest pour la vision par ordinateur]

    Le Random Forest est un algorithme de Machine Learning introduit par Leo Breiman en 2001. Cet algorithme est dit d’ensemble, car il construit sa décision à partir d’un ensemble d’arbres de décision unitaire. Ces arbres de décision sont entraînés d’une manière complètement indépendante pour minimiser la corrélation entre eux.

    Grâce à cette propriété, cet algorithme a obtenu des résultats remarquables dans la Vision par Ordinateur à l’instar de son utilisation dans la Kinect de Microsoft.

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    exploiter global

    [Generative Adversarial Nets]

    Le deep learning a connu un succès fulgurant depuis quelques années dans l’apprentissage automatique discriminatif.

    Depuis 2014, une autre branche très prometteuse a émergé de ce raisonnement, les GANs. Generative Adversarial Nets est une instanciation particulière de l’apprentissage génératif non supervisé. Grâce à une philosophie d’entrainement adversaire, ils arrivent à approximer des distributions de données extrêmement complexes.

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