Formation Deep Learning et réseaux de neurones : les fondamentaux (Réf. DRN) BEST
Apprenez le Deep Learning et maîtrisez les réseaux de neurones
Apprenez à maîtriser les réseaux de neurones et les architectures de Deep Learning pour développer des modèles d'IA performants. Cette formation vous permettra de comprendre les fondamentaux du Deep Learning et de construire des modèles efficaces. Idéal pour débuter en Deep Learning.
Réponse sous 24h ouvrées
En intra la formation peut être entièrement sur mesure
- Comprendre les fondements du Deep Learning et les architectures neuronales de base
- Maîtriser les concepts clés de l'apprentissage profond et les techniques d'optimisation et régularisation
- Construire et entraîner un modèle de Deep Learning pour résoudre des problèmes complexes
- Appliquer les connaissances acquises pour développer des modèles d'IA performants
01.Introduction au Deep Learning et à l'IA
- —Définition et historique du Deep Learning
- —Distinction entre IA, Machine Learning et Deep Learning
- —Pourquoi le Deep Learning est-il devenu incontournable ?
- —Applications réelles du Deep Learning
02.Fondamentaux du Machine Learning pour le DL
- —Rappels sur les algorithmes ML (régression, classification)
- —Concepts de surapprentissage et sous-apprentissage
- —Validation croisée et métriques d'évaluation (précision, rappel, F1-score)
- —Introduction aux données d'entraînement et de test
03.Les neurones artificiels et leur fonctionnement
- —Le neurone biologique simplifié
- —Le perceptron : la brique élémentaire
- —Fonctions d'activation : ReLU, Sigmoïde, Tanh
- —Le concept de poids et de biais
04.Principes des réseaux de neurones (partie 1)
- —Architecture d'un réseau feedforward (FFNN)
- —Couches d'entrée, cachées et de sortie
- —Calcul de la sortie d'un réseau simple
- —Introduction à la propagation avant (forward pass)
05.Principes des réseaux de neurones (partie 2)
- —La fonction de coût (ou fonction de perte)
- —Descente de gradient : principe et intuition
- —Taux d'apprentissage et son impact
- —Résolution de problèmes simples de classification
06.Architectures classiques de réseaux de neurones
- —Réseaux neuronaux entièrement connectés (MLP)
- —Limitation des MLP et motivations pour d'autres architectures
- —Introduction aux réseaux de convolution (CNN)
- —Introduction aux réseaux récurrents (RNN)
07.Régularisation et gestion du surapprentissage
- —Techniques de régularisation : L1, L2
- —Dropout : principe et mise en œuvre
- —Early stopping : arrêt précoce de l'entraînement
- —Augmentation de données (Data Augmentation)
08.Environnement de développement et frameworks
- —Présentation de TensorFlow et Keras
- —Installation et configuration de l'environnement
- —Premiers pas avec Keras : construction d'un modèle simple
- —Gestion des jeux de données avec les frameworks
09.Construction et entraînement de modèles
- —Définir l'architecture avec Keras
- —Compilation du modèle (optimizer, loss, metrics)
- —Entraînement du modèle (fit method)
- —Évaluation des performances du modèle
10.Prétraitement des données pour le Deep Learning
- —Normalisation et standardisation des données
- —Gestion des valeurs manquantes et des outliers
- —Encodage des variables catégorielles (One-Hot, Label Encoding)
- —Importance de la qualité des données
11.Au-delà des fondamentaux : prochaines étapes
- —Transfert Learning : principe et utilisation
- —Vue d'ensemble des modèles pré-entraînés
- —Ressources pour continuer l'apprentissage du Deep Learning
- —Cas d'usage avancés et défis actuels
- —### Compétences Acquises
Comprendre les fondements du Deep Learning
Expliquer les concepts clés du Deep Learning, différencier les types d'IA et identifier les domaines d'application pertinents pour les réseaux de neurones.
Maîtriser les architectures neuronales de base
Décrire le fonctionnement des neurones artificiels, les principes des réseaux neuronaux feedforward et la rétropropagation pour l'apprentissage des modèles.
Construire et entraîner un modèle de Deep Learning
Utiliser un framework comme Keras pour définir, compiler, entraîner et évaluer les performances d'un réseau de neurones simple sur des données réelles.
Appliquer des techniques d'optimisation et régularisation
Mettre en œuvre des méthodes de régularisation (dropout, L1/L2) et d'optimisation (descente de gradient) pour améliorer la robustesse et la performance des modèles.
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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Apprenez le Deep Learning et maîtrisez les réseaux de neurones — pourquoi la choisir ?
Approche pratique du Deep Learning
Apprenez à construire et entraîner un modèle de Deep Learning pour résoudre des problèmes complexes grâce à des exercices pratiques.
Compréhension approfondie des neurones
Explorez le fonctionnement des neurones artificiels et maîtrisez les principes fondamentaux des réseaux de neurones sur deux modules dédiés.
Techniques d'optimisation avancées
Maîtrisez les techniques d'optimisation et de régularisation essentielles pour améliorer la performance de vos modèles d'apprentissage profond.
Fondamentaux du Machine Learning
Bénéficiez d'une solide introduction aux fondamentaux du Machine Learning pour mieux comprendre leur impact sur le Deep Learning.
Modules adaptés à tous niveaux
Formation accessible à tous, des développeurs aux chercheurs, avec un contenu évolutif pour chaque profil.
Application concrète des connaissances
Mettez en pratique vos nouvelles compétences pour développer des modèles d'IA performants, directement applicables à votre environnement professionnel.
Questions clés
Tout ce que vous devez savoir sur Apprenez le Deep Learning et maîtrisez les réseaux de neurones.
Poser une questionFormez-vous avec les meilleurs experts IMI Executive Solutions.
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Financer Apprenez le Deep Learning et maîtrisez les réseaux de neurones
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge votre formation Apprenez le Deep Learning et maîtrisez les réseaux de neurones. 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.
Apprenez le Deep Learning et maîtrisez les réseaux de neurones en situation
“Après la formation, un participant a conçu et entraîné un modèle de Deep Learning pour résoudre un problème complexe de classification dans son projet.”
“Un autre participant a appliqué les concepts de régularisation pour améliorer la performance de son modèle, réduisant ainsi le surapprentissage.”
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 Apprenez le Deep Learning et maîtrisez les réseaux de neurones ? Nos conseillers pédagogiques vous répondent sous 24h.
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