Deep Learning

OBJECTIFS DE LA FORMATION 🎯

• Comprendre les concepts du Deep Learning : Acquérir une connaissance approfondie des principes fondamentaux, y compris les réseaux de neurones, les fonctions d’activation, les couches cachées et les techniques d’optimisation.

• Maîtriser les architectures de Deep Learning : Apprendre à construire et entraîner des réseaux de neurones à propagation avant, récurrents (RNN) et convolutifs (CNN).

• Appliquer le Deep Learning à des problèmes réels : Résoudre des problèmes concrets tels que la classification d’images, la prédiction de séquences et la génération de texte.

• Maîtriser les bibliothèques de Deep Learning : Se familiariser avec TensorFlow, PyTorch et Keras pour développer, entraîner et évaluer des modèles.

• Optimiser les performances des modèles : Apprendre les techniques de réglage des hyperparamètres, de transfert d’apprentissage et d’augmentation des données.

• Déployer des modèles de Deep Learning : Acquérir les compétences pour déployer des modèles en production, sur des serveurs ou dans des pipelines de données.

• Comprendre les avancées récentes : Explorer les tendances émergentes comme l’apprentissage par renforcement et les réseaux génératifs adverses (GAN).

• Réaliser des projets pratiques : Appliquer les concepts à des cas réels pour développer des compétences en résolution de problèmes.

DURÉE ⏳
2 jours

PRÉREQUIS 📝

• Connaissances en programmation : Maîtrise de base de Python, manipulation des structures de données et compréhension des concepts de programmation.

• Fondements en mathématiques : Connaissances en algèbre linéaire, calcul différentiel et probabilités/statistiques.

• Compréhension de l’apprentissage automatique : Notions de base en régression, classification, surapprentissage et validation croisée.

• Expérience avec Python et les bibliothèques courantes : Familiarité avec NumPy, Pandas et Matplotlib.

• Expérience avec les réseaux de neurones : Connaissance des concepts de base (fonctions d’activation, couches cachées, etc.).

PUBLIC VISÉ 👥
Experts, ingénieurs, chercheurs et chefs de projet souhaitant approfondir leurs compétences en Deep Learning.

PROGRAMME DÉTAILLÉ 📚

Jour 1 : Fondamentaux du Deep Learning et réseaux de neurones 🤖🧠

Module 1 : Principes de base de l’apprentissage automatique

• Introduction à l’apprentissage automatique et ses applications.

• Concepts de régression logistique.

• Utilisation de Multi-Layer Perceptron (MLP) pour la classification.

• Techniques d’ingénierie des caractéristiques pour améliorer les performances.

• Réglage des hyperparamètres pour optimiser les modèles.

Module 2 : Réseaux de neurones profonds

• Introduction aux réseaux de neurones profonds.

• Architecture et fonctionnement des réseaux à propagation avant (feedforward).

• Implémentation avec Keras, TensorFlow ou PyTorch.

• Entraînement et évaluation des réseaux de neurones profonds.

Module 3 : Réseaux de neurones convolutifs (CNN)

• Introduction aux CNN et leur structure.

• Utilisation des CNN pour la classification et la reconnaissance d’images.

• Applications spécifiques : détection d’objets et segmentation d’images.

Jour 2 : Architectures avancées et déploiement 🚀📂

Module 4 : Réseaux de neurones récurrents (RNN)

• Introduction aux RNN et à la rétropropagation à travers le temps.

• Applications : prédiction de séquences, traduction automatique, génération de texte.

• Architectures spécifiques : LSTM (Long Short-Term Memory) et GRU (Gated Recurrent Units).

Module 5 : Autoencodeurs

• Introduction aux autoencodeurs et à l’apprentissage non supervisé.

• Principe de reconstruction et représentation latente.

• Applications : compression de données et génération d’images.

Module 6 : Bibliothèques de Deep Learning

• Présentation de Keras, TensorFlow et PyTorch.

• Exploration des fonctionnalités et avantages de chaque bibliothèque.

• Implémentation et entraînement de modèles avec ces bibliothèques.

MODALITÉS D’ÉVALUATION 📊

• En début de formation :
  Test de positionnement 🧠 pour évaluer les connaissances initiales des participants.

• Pendant la formation :
  Tests de formation 📝 pour valider l’acquisition des connaissances.
  Pédagogie adaptée aux adultes : participation active, mises en situation, exemples concrets et échanges interactifs au sein du groupe.
  Application pratique des concepts théoriques à travers des exercices et des études de cas.

• En fin de formation :
  Test de fin de formation 🎓 pour valider les connaissances acquises.
  Remise d’une attestation de fin de formation 📜 à chaque participant.

Cette formation offre une immersion complète dans le Deep Learning, en combinant théorie et pratique pour maîtriser les architectures, les outils et les techniques d’optimisation, tout en explorant les dernières avancées du domaine. 🌟