Antonio Jesús Fernández

Formation Machine learning et Deep Learning

Formez-vous aux fondamentaux du Deep Learning et Machine Learning

A propos d'Antonio

Antonio Jesús Fernández García, diplomé de l’université d’Alméria en « Ingénierie informatique »  en 2010 avec une moyenne de 8,17/10 et d’un master en « Techniques avancées, de l’informatique » en 2012 avec une moyenne de 9,07/10 et cela après avoir obtenu en  2006, son Certificat d’Aptitude pédagogique (CAP), ainsi que son  certificat d’anglais de niveau C1 du Trinity College de Londres.

En 2019, il obtient son doctorat en sciences informatique à l’Université d’Alméria  « Avec honneur  » et cela après avoir obtenu 2 bourses en tant que chercheur, la bourse FPI (réf : BES-2014-067974) en 2014 du Ministère espagnol de l’Économie et de la Compétitivité, d’une durée de 4 ans et, la bourse de contrat Torres Quevedo (réf : PTQ-10-02615) en 2011 du Ministère espagnol de l’Industrie, d’une durée de 2 ans, pendant sa période doctorale, il a passé 3 mois au College of Information Sciences and Technologies de l’Université de Pennsylvanie (États-Unis), classée 18e parmi les meilleures universités mondiales, ou il bénéficie d’une bourse de recherche du campus d’excellence international CEIMAR, en collaboration avec le professeur James Z. Wang,  superviseur externe de sa thèse de doctorat. Il a également effectué un séjour de doctorat à l’entreprise Lakkun Innovación SLU, pour lequel il a obtenu une bourse du campus d’excellence international CEI-Patrimonio. En plus de ces séjours doctoraux, il a effectué un séjour Erasmus en Allemagne en 2006/2007 et un stage de formation à la société italienne Aitek en 2012.

Depuis 2009, M. Fernández est membre du groupe de recherche en Informatique Appliquée (TIC-211) dirigé par le professeur Dr. Iribarne à l’Université d’Almería .Auteur de plusieurs articles, Il a publié 8 articles dans des revues à impact JCR,  ainsi que 10 publications dans des conférences internationales. Il a participé à 6 projets de recherche nationaux financés par le gouvernement espagnol et à 1 projet de recherche régional financé par le gouvernement andalou, avec un financement total de plus de 700 000 € en 10 ans. De plus, il a participé à 3 réseaux de recherche nationaux financés par le gouvernement espagnol et à 9 contrats de recherche financés par des entreprises privées, démontrant ainsi sa pertinence dans la recherche industrielle et sociale, avec un financement total de plus de 200 000 € en 8 ans.

Il a également acquis de l’expérience dans des entreprises privées en tant que consultant, programmeur et chef de projet, grand spécialiste et formateur en Deep learning et Machine learning

 En 2008, en collaboration avec les professeurs Iribarne et Ayala, il a créé la spin-off « Ingenieros Alborada IDI », une entreprise technologique spécialisée dans l’ingénierie logicielle, l’apprentissage automatique, le Deep learning, la Machine learning artificielle, l’intelligence artificielle et la gestion et le développement de solutions logicielles sur mesure. De plus, il agit en tant qu’expert judiciaire en informatique, produisant des rapports d’expertise et recueillant des preuves dans le domaine des TIC. Actuellement, il occupe le poste de président de l’ensemble de l’organisation. 

De 2017 à 2021, Il est actif dans des associations, ayant été président de l’Association des Jeunes Entrepreneurs d’Almeria, faisant partie du conseil d’administration de l’Association des Jeunes Entrepreneurs d’Andalousie pendant cette période et de la Confédération Espagnole des Jeunes Entrepreneurs en 2019.

En décembre 2019, il rejoint l’Université d’Extremadura en tant que chercheur associé à un projet national.

En septembre 2020, il rejoint l’Université Internationale de la Rioja en tant que professeur assistant, il continue ses recherches axées sur l’apprentissage automatique, les systèmes de recommandation, l’intelligence artificielle, le big data, Deep learning, le cloud computing, la transformation numérique et l’informatique appliquée à l’industrie, les domaines du Deep learning et Machine learning .

En 2021, il obtient sa première période de recherche de six ans de l’ANECA (Agence Nationale d’Évaluation de la Qualité et de l’Accréditation de l’Espagne).

formation deep learning

Les fondamentaux du machine learning

Machine Learning

Introduction au Machine Learning

Algorithmes de Régression

Algorithmes de Régression

Prédiction des prix

Etude de Cas: Prédiction des prix

Algorithmes de classification

Algorithmes de classification

Catégorisation Restaurants

Etude de Cas: Catégorisation Restaurants

Clustering et Défis futurs en Machine Learning

Clustering et Défis futurs en Machine Learning

Les fondamentaux du Deep Learning

formation deep learning

1. Introduction au Deep learning

Vous apprendrez les bases fodamentales du Deep Learning et vous développerez les compétences nécessaires en intelligence artificielle.

2. Le Perceptron

Vous découvrirez le fontionnement et les applications du perceptron tout en abordant les fondamentaux du réseau de Neurones.

3. les réseaux de Neurones

Vous explorerez les structures, fonctions et applications des réseaux de Neurones en Deep learning.

4. Etude de Cas avec réseaux Neuronal

Vous serez impliqué dans des applications concrètes de modèles neuronaux, pour résoudre des problèmes spécifiques.

5. Réseaux de Neurones Convolutif

Vous comprendrez et apprendrez les domaines d'utilisation des réseaux de neurones convolutif dans les traitements de données.

6. Etude de Cas: Classification d'image en Deep learning

Vous apprendrez comment appliquer les techniques du Deep learning, pour résoudre les problèmes complexes de classification d'images.

7. Réseaux de Neurones récurrents et transformateurs

Vous comprendrez ces architectures neuronales du Deep learning et leurs utilisations.

Besoin d'aide? Chat par WhatsApp