Machine Learning et Deep Learning pour le Clustering et classification des signaux vibratoires et EA : de sklearn à l’API Keras et Tensorflow

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Le domaine du machine learning 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 de l’apprentissage profond.

 

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 le domaine du CND, les outils d’IA suscitent un grand intérêt en particulier dans la perspective de diagnostics assistés.

 

Cette formation vise à introduire les principales méthodes de Machine learning applicables au clustering / classification des signaux des signaux vibratoires et EA et d’introduire les techniques de deep learning associés. Des exemples de régression seront également abordés en s’appuyant sur des bases de données regroupant des propriétés mécaniques d’alliages d’acier.

 

Formation 21h - possible en présentiel ou à distance

Du 23 au 25 novembre 2022

ECND Academy Le Mans Université | Bat SFC Boulevard Pythagore | Le Mans

 

Public
Ingénieur mesures physiques, doctorant/docteur en CND, science des matériaux.

Pré-requis
Connaissance du logiciel Python (Numpy, Matplotlib)

Objectifs pédagogiques
A l’issu de la formation, le stagiaire sera capable de :
• exploiter Pandas pour créer et décrire des bases de données
• exploiter PyOD pour la détection d’anomalie
• exploiter Scikit-learn pour construire des modèles de Machine Learning
• mettre en place des algorithmes de MLP et CNN sur TensorFlow


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Formation | 3 jours

Du 23 au 25 novembre 2022

ECND Academy
   Le Mans Université

Radegon N'Kiere Kalula (radegon.nkiere_kalula @ univ-lemans.fr)