Le domaine du Machine Learning (ML) n’est pas nouveau puisqu’il regroupe un ensemble de méthodes statistiques et probabilistes relativement anciennes. Néanmoins, il a pris une importance considérable avec le développement du Deep Learning (DL).
C’est désormais un aspect incontournable de l’industrie 4.0 et on retrouve ce mot-clef dans la plupart des appels à projet nationaux et européens.
Dans les domaines de la métrologie et du CND, les outils d’Intelligence Artificielle (IA) suscitent un grand intérêt en particulier dans la perspective de diagnostics assistés.
Le Deep Learning (DL) est un ensemble de méthodes de Machine Learning basées sur l’utilisation de neurones artificiels pour la réalisation de tâches complexes.
Là où le Machine Learning peut avoir des limites en termes d’extraction de features (sur un signal audio dans un environnement bruyant par exemple), l’approche Deep Learning va permettre de palier à cette limitation en intégrant une approche d’extraction par apprentissage automatique des features pertinents.
FORMATION 1 - 2 jours : "Outils de machine Learning appliqué à la Métrologie et au Contrôle Non Destructif."
FORMATION 2 - 3 jours : "Initiation aux Deep Learning : Application à la Métrologie et Contrôle Non Destructif. De Scikit-learn à l’API Keras et Tensorflow"
Ingénieur, doctorant, docteur en métrologie, mesures physiques, CND, science des matériaux
PRÉ REQUIS :
Connaissance du logiciel Python (Numpy, Matplotlib)
Possibilité de suivre la FORMATION 1 (2 jours), ou la FORMATION 2 (3 jours), ou les deux formations (5 jours).
Inscriptions et demandes d'informations via le formulaire ci-contre.
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22-23 / 24-25-26 mai 2023
ECND Academy
Le Mans Université
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