Météo-France ouvre sa formation au deep learning

Dans le domaine météorologique, l’apprentissage machine peut servir à automatiser certaines tâches et à mieux prévoir les tendances climatiques. C’est pour cette raison que Météo-France s’est lancé dans une campagne de formation de ses agents, notamment autour du deep learning. Une initiation d’une durée de deux jours que l’organisme juge « adaptée à d’autres domaines d’application », et qu’elle a donc décidé de publier en ligne afin d’en faire bénéficier le plus grand nombre. Les supports de cours et les codes sources des travaux pratiques sont donc disponibles sur la plateforme GitHub. Via cette dernière, Météo-France invite d’ailleurs les connaisseurs du domaine à améliorer ou à compléter ce cursus.

La formation s’adresse à des chercheurs, ingénieurs d'études et développeurs sans besoin de connaissances préalables sur le sujet. Les seuls pré-requis : quelques bases en programmation Python et un niveau de premier cycle universitaire en mathématiques. Neuf cours et cinq modules de travaux pratiques sont proposés, de l’introduction au machine learning aux réseaux récurrents en passant par l’approche de Python pour les data scientists, la librairie Keras, la virtualisation et le transfer learning ou encore l’architecture de réseaux convolutionnels. Les planches des cours sont au format Markdown, afin d'être aisément modifiables, et sont également disponibles en PDF. Les TP sont en Python 3.