Formation Deep Learning par la pratique (Réf. DPL)
Formation Deep Learning : Maîtrisez l'IA par la Pratique pour Vos Projets Data
Découvrez les dernières avancées en Deep Learning et apprenez à développer des applications d'IA concrètes pour améliorer les performances de vos projets data. Cette formation pratique et certifiante vous permettra de maîtriser les outils et les techniques nécessaires pour analyser et résoudre des problèmes complexes en Intelligence Artificielle. Avec nos experts formateurs, vous serez en mesure de concevoir des architectures neuronales, d'optimiser et d'évaluer des modèles Deep Learning et de développer des solutions innovantes.
Réponse sous 24h ouvrées
En intra la formation peut être entièrement sur mesure
- Concevoir des architectures neuronales adaptées à vos projets data
- Optimiser et évaluer des modèles Deep Learning pour améliorer leurs performances
- Développer des applications IA concrètes pour résoudre des problèmes complexes
- Analyser et résoudre des problèmes Deep Learning en utilisant les outils et les techniques les plus récents
01.Introduction au Deep Learning et Réseaux de Neurones
- —Définition et histoire du Deep Learning
- —Distinction entre IA, Machine Learning et Deep Learning
- —Fondamentaux des réseaux de neurones artificiels (RNA)
- —Neurone perceptron et fonctions d'activation
- —Architecture de base d'un réseau feedforward
02.Apprentissage et Optimisation des Réseaux Neuronaux
- —Notion de fonction de coût et de régression
- —Principe de la descente de gradient
- —Rétropropagation du gradient (backpropagation)
- —Apprentissage supervisé vs non supervisé
- —Problèmes d'overfitting et underfitting
03.Préparation des Données pour le Deep Learning
- —Collecte et nettoyage des données
- —Normalisation et standardisation des données
- —Encodage des variables catégorielles (One-Hot, Label Encoding)
- —Split des données : entraînement, validation, test
- —Analyse exploratoire de données (EDA) pour le Deep Learning
04.Introduction à TensorFlow et Keras
- —Présentation de TensorFlow et Keras
- —Installation et configuration des environnements de travail (GPU)
- —Création de tensors et opérations de base
- —Définition d'un modèle séquentiel Keras
- —Entraînement et évaluation d'un premier modèle simple
05.Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN) pour l'Image
- —Principe des opérations de convolution et de pooling
- —Architecture typique d'un CNN (Couches Convolutives, Pooling, Dense)
- —Réseau pour la classification d'images (ex: MNIST, CIFAR-10)
- —Transfer Learning avec des modèles pré-entraînés (VGG, ResNet)
- —Augmentation de données pour l'amélioration des performances
06.Traitement du Langage Naturel (NLP) avec le Deep Learning
- —Concepts fondamentaux du NLP (tokenization, word embedding)
- —Utilisation de Word2Vec et GloVe
- —Modélisation de séquences de texte avec RNNs, LSTMs pour la classification
- —Introduction aux mécanismes d'attention
- —Cas pratique : analyse de sentiments ou classification de texte
07.Techniques d'Optimisation Avancées
- —Différents optimiseurs (Adam, RMSprop, Adagrad, SGD)
- —Ajustement du learning rate (schedulers)
- —Régularisation (L1, L2, Dropout)
- —Normalisation par lots (Batch Normalization)
- —Stratégies pour gérer l'overfitting
08.Construction et Déploiement de Modèles
- —Sauvegarde et chargement de modèles Keras
- —Intégration de modèles dans des applications web (Flask/Streamlit)
- —Déploiement de modèles en production (concepts MLOps)
- —Monitoring des performances post-déploiement
- —Versioning de modèles
09.Génération de Données et Réseaux Génératifs (GANs)
- —Principe des réseaux génératifs adversariaux (GANs)
- —Architecture du générateur et du discriminateur
- —Entraînement des GANs
- —Applications des GANs (génération d'images, synthèse de données)
- —Limites et défis des GANs
10.Cas Pratiques et Projets Avancés
- —Application des CNNs à l'analyse vidéo
- —Détection d'objets (YOLO, SSD)
- —Segmentation sémantique (U-Net)
- —Exploration de modèles de Transformers (BERT, GPT - concepts)
- —Projets de fin de formation guidés
11.Évaluation, Optimisation et Bonnes Pratiques
- —Métriques d'évaluation spécifiques au Deep Learning (précision, rappel, F1-score)
- —Interprétabilité des modèles (SHAP, LIME)
- —Debugging de modèles Deep Learning
- —Pipelines de développement Deep Learning (experiment tracking)
- —Étude de cas et meilleures pratiques de l'industrie
Concevoir des architectures neuronales
Concevoir, implémenter et entraîner divers réseaux de neurones (FFN, CNN, RNN/LSTM) pour résoudre des problèmes d'analyse de données, de classification d'images ou de traitement du langage naturel en utilisant Keras/TensorFlow.
Optimiser et évaluer des modèles Deep Learning
Appliquer des techniques avancées d'optimisation (normalisation, régularisation, optimiseurs) et de préparation de données pour améliorer la performance, prévenir l'overfitting et évaluer rigoureusement la qualité des modèles.
Développer des applications IA concrètes
Maîtriser le cycle de vie d'un projet Deep Learning, de la collecte/préparation des données à la construction et au déploiement de modèles fonctionnels pour des cas d'usage réels.
Analyser et résoudre des problèmes Deep Learning
Identifier et corriger les problèmes courants (overfitting, gradient vanishing/exploding) et appliquer les bonnes pratiques pour construire des modèles robustes et performants dans divers domaines.
Financement
Cette formation est finançable via OPCO, plan de développement des compétences ou FAF. Nos conseillers prennent en charge le montage de votre dossier.
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Formation Deep Learning : Maîtrisez l'IA par la Pratique pour Vos Projets Data — pourquoi la choisir ?
Pratique Immédiate avec TensorFlow
Apprenez à utiliser TensorFlow et Keras pour développer des applications IA concrètes dès la première session, garantissant une mise en pratique rapide.
Optimisation Avancée des Modèles
Maîtrisez des techniques d'optimisation et d'évaluation des modèles Deep Learning pour améliorer significativement les performances de vos projets.
Expertise en Vision par Ordinateur
Plongez dans les Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN) pour le traitement d'images, applicable à des cas d'usage réels dans votre domaine.
Modélisation des Séquences
Découvrez les Réseaux de Neurones Récurrents (RNN) pour traiter des données séquentielles, essentiels pour les projets de traitement du langage naturel.
Approfondissement des Concepts de Base
Un module dédié à l'introduction et à l'apprentissage des fondamentaux du Deep Learning, idéal pour tous les niveaux, même les débutants.
Networking avec des Professionnels
Participez à une formation inter-entreprises, favorisant le partage d'expériences et l'élargissement de votre réseau professionnel dans le domaine de l'IA.
Questions clés
Tout ce que vous devez savoir sur Formation Deep Learning : Maîtrisez l'IA par la Pratique pour Vos Projets Data.
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Financer Formation Deep Learning : Maîtrisez l'IA par la Pratique pour Vos Projets Data
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge votre formation Formation Deep Learning : Maîtrisez l'IA par la Pratique pour Vos Projets Data. Nos conseillers vous accompagnent pour identifier la solution la plus adaptée à votre situation.
OPCO
Formations financées via votre opérateur de compétences
Les OPCO (Opérateurs de Compétences) peuvent prendre en charge tout ou partie des frais de formation de vos salariés, dans le cadre du plan de développement des compétences ou de l’alternance. Renseignez-vous auprès de votre OPCO de rattachement.
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FAF
Aide à la formation pour les indépendants
Les Fonds d’Assurance Formation (FAF) financent les formations des travailleurs indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d’entreprise. Le financement dépend de votre code NAF/APE et de l’organisme auquel vous cotisez (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).
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FranceTravail
Des aides pour les demandeurs d’emploi
France Travail (ex-Pôle emploi) peut financer vos formations via des dispositifs comme l’AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour valider votre projet et vérifier votre éligibilité.
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Employeur
Votre entreprise peut financer votre formation.
Votre entreprise dispose d’un budget dédié à la formation. Rapprochez vous de la direction, du manager ou du service ressources humaines de votre entreprise pour en savoir plus.
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Région
Aides régionales pour la formation professionnelle
Les conseils régionaux proposent des aides financières pour favoriser l’accès à la formation, en particulier pour les jeunes, les demandeurs d’emploi ou les personnes en reconversion. Ces aides varient selon les régions.
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FNE Formation
Un soutien pour les entreprises en transformation
Le FNE-Formation accompagne les entreprises confrontées à des mutations économiques (transformation digitale, écologique, etc.). Il permet de financer les parcours de formation de leurs salariés, souvent à hauteur de 50 à 100 %, selon les cas.
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Nos conseillers pédagogiques analysent votre situation et vous orientent vers la solution la plus avantageuse.
Formation Deep Learning : Maîtrisez l'IA par la Pratique pour Vos Projets Data en situation
“Après la formation, un participant a conçu un modèle de réseau de neurones pour un projet d'analyse de données, augmentant l'efficacité des prévisions.”
“Un autre participant a intégré TensorFlow dans son environnement de travail, permettant ainsi de créer des applications IA innovantes.”
IMI en chiffres
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Notre mission
Former des professionnels avec des méthodes immédiatement applicables sur le terrain.
- Certifié Qualiopi
- Formateurs experts
- 100% opérationnel
Notre approche
Des formations pensées par des experts pour répondre aux réalités de chaque métier.
- Personnalisé & sur-mesure
- +10 ans d'expertise
- Résultats mesurables
Questions fréquentes
Une question sur Formation Deep Learning : Maîtrisez l'IA par la Pratique pour Vos Projets Data ? Nos conseillers pédagogiques vous répondent sous 24h.
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