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Intélligence Artificielle
Formation Formation Deep Learning : Apprenez les Fondamentaux et Applications Pratiques
Découvrez les fondamentaux du Deep Learning et apprenez à mettre en œuvre des applications pratiques qui peuvent transformer votre approche de l'intelligence artificielle. Cette formation vous permettra de développer des compétences essentielles en IA pour la modélisation prédictive et l'analyse de données complexes. En maîtrisant les concepts clés du Deep Learning, vous serez en mesure de relever les défis de votre domaine avec efficacité.
Réponse sous 24h ouvrées
Durée21
FormatInter-entreprise
NiveauTout niveau
LieuFrance — Présentiel & Distanciel
- Concevoir et entraîner des réseaux de neurones pour résoudre des problèmes complexes
- Maîtriser le prétraitement et l'évaluation des données pour améliorer la qualité des modèles
- Explorer les applications avancées du Deep Learning, de la reconnaissance d'images au traitement du langage naturel
- Développer des compétences en modélisation prédictive et analyse de données complexes pour prendre des décisions éclairées
01.Introduction au Deep Learning et Réseaux de Neurones
- —Définition et historique du Deep Learning
- —Distinction entre Machine Learning et Deep Learning
- —Structure du neurone et réseaux de neurones artificiels
- —Architecture Feedforward : Perceptron et Multi-Layer Perceptron (MLP)
- —Rôle des fonctions d'activation (ReLU, Sigmoid, Tanh)
02.Fondamentaux Mathématiques et Logiciels Essentiels
- —Rappels d'algèbre linéaire (vecteurs, matrices, produits)
- —Calcul différentiel (dérivées partielles, gradient)
- —Introduction à NumPy pour les opérations matricielles
- —Présentation de TensorFlow et Keras
- —Mise en place de l'environnement de développement
03.Entraînement des Réseaux de Neurones
- —Concepts de perte (loss function) et d'optimisation
- —Descente de gradient et Backpropagation
- —Algorithmes d'optimisation (SGD, Adam, RMSprop)
- —Taux d'apprentissage et dynamique d'entraînement
- —Sur-apprentissage et sous-apprentissage
04.Préparation des Données et Évaluation des Modèles
- —Collecte et prétraitement des données (normalisation, standardisation)
- —Division des données : entraînement, validation, test
- —Métriques d'évaluation (précision, rappel, F1-score)
- —Courbes d'apprentissage et détection de problèmes
- —Validation croisée pour une meilleure robustesse
05.Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN) - Partie 1
- —Introduction à la vision par ordinateur et aux images
- —Principe des couches de convolution et de pooling
- —Filtres et cartes de caractéristiques
- —Architectures simples de CNN (LeNet-5, AlexNet)
- —Opérations mathématiques derrière la convolution
06.Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN) - Partie 2
- —Techniques d'augmentation de données pour les images
- —Transfer Learning et Fine-tuning de modèles pré-entraînés
- —Architectures avancées de CNN (VGG, ResNet, Inception)
- —Visualisation des activations de CNN
- —Applications pratiques de la classification d'images
07.Réseaux de Neurones Récurrents (RNN) - Partie 1
- —Introduction au traitement du langage naturel (NLP)
- —Problématique des séquences et de la mémoire courte des MLP
- —Architecture et fonctionnement des RNN de base
- —Le problème du gradient évanouissant/explosif
- —Embeddings de mots (Word2Vec, GloVe)
08.Réseaux de Neurones Récurrents (RNN) - Partie 2
- —Solutions aux problèmes des RNN : LSTM et GRU
- —Architectures Seq2Seq pour la traduction automatique
- —Mécanismes d'attention dans les RNN
- —Applications de NLP : analyse de sentiment, génération de texte
- —Prédiction de séries temporelles avec RNN
09.Autoencodeurs et Réseaux Antagonistes Génératifs (GAN)
- —Principes des autoencodeurs pour la réduction de dimensionnalité
- —Autoencodeurs variationnels (VAE) pour la génération
- —Introduction aux GAN : Générateur et Discriminateur
- —Entraînement des GAN et modes de défaillance
- —Applications des GAN : génération d'images, stylisation
10.Bonnes Pratiques, Débogage et Hyperparamètres
- —Stratégies de régularisation (Dropout, L1/L2)
- —Normalisation par lots (Batch Normalization)
- —Techniques de débogage et d'optimisation de code DL
- —Stratégies d'ajustement des hyperparamètres
- —Utilisation de TensorBoard pour la visualisation des entraînements
11.Déploiement et Cas d'Usage Avancés
- —Sauvegarde et chargement de modèles entraînés
- —Conversion de modèles pour le déploiement (TensorFlow Lite, ONNX)
- —Introduction aux plateformes cloud pour le DL (Google Cloud AI Platform, AWS SageMaker)
- —Deep Learning sur les données tabulaires
- —Apprentissage par renforcement : concepts de base
12.Éthique, Biais et Tendances Futures du Deep Learning
- —Comprendre et atténuer les biais dans les données et les modèles
- —Explicabilité et interprétabilité des modèles (XAI)
- —Enjeux éthiques et sociaux du Deep Learning
- —Tendances actuelles : fondation models, MLOps, edge AI
- —Synthèse et prochains pas pour l'apprentissage continu
- —--
Concevoir et Entraîner Réseaux de Neurones
Appliquer les architectures fondamentales (CNN, RNN) et des réseaux de neurones profonds pour résoudre des problèmes de classification, régression, traitement d'images et de langage naturel, en utilisant des frameworks comme TensorFlow/Keras.
Maîtriser le Pré-traitement et l'Évaluation des Données
Préparer, nettoyer et normaliser des jeux de données complexes. Sélectionner et interpréter les métriques d'évaluation pertinentes pour évaluer la performance des modèles de Deep Learning et ajuster leurs hyperparamètres.
Optimiser et Régulariser les Modèles Deep Learning
Mettre en œuvre des techniques d'optimisation (Adam, SGD) et de régularisation (Dropout, Batch Norm) pour entraîner efficacement les réseaux de neurones, prévenir l'overfitting et améliorer la généralisation des modèles.
Explorer les Applications Avancées du Deep Learning
Comprendre et appliquer des modèles avancés comme les autoencodeurs et les GANs. Analyser les implications éthiques et identifier les tendances futures du Deep Learning pour des applications innovantes.
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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Points forts de la formation
Formation Deep Learning : Apprenez les Fondamentaux et Applications Pratiques — pourquoi la choisir ?
🎯
Maîtrise des Réseaux de Neurones
Apprenez à concevoir et entraîner des réseaux de neurones pour résoudre des problèmes complexes, un atout essentiel dans le domaine du Deep Learning.
🔍
Approfondissement sur CNN
Explorez en profondeur les Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN) en deux parties, une technique clé pour la reconnaissance d'images et les applications visuelles.
📊
Prétraitement des Données
Maîtrisez le prétraitement et l'évaluation des données pour améliorer la qualité de vos modèles, garantissant des résultats fiables et pertinents.
📈
Compétences en Modélisation Prédictive
Développez des compétences pratiques en modélisation prédictive pour prendre des décisions éclairées grâce à l'analyse de données complexes.
🧠
Fondamentaux Mathématiques
Bénéficiez d'une solide base en mathématiques et logiciels essentiels pour comprendre les mécanismes du Deep Learning, indispensable pour les praticiens.
🚀
Applications Avancées du Deep Learning
Plongez dans les applications avancées du Deep Learning, du traitement du langage naturel à la vision par ordinateur, pour élargir vos horizons professionnels.
Thématique
Questions clés
Tout ce que vous devez savoir sur Formation Deep Learning : Apprenez les Fondamentaux et Applications Pratiques.
Poser une questionNous utilisons TensorFlow et Keras pour l'entraînement des réseaux de neurones, ainsi que Python pour la prétraitement et l'évaluation des données.
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Obtenez un devis personnalisé sous 24h — inter, intra ou sur-mesure.
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Financement
Financer Formation Deep Learning : Apprenez les Fondamentaux et Applications Pratiques
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge votre formation Formation Deep Learning : Apprenez les Fondamentaux et Applications Pratiques. 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.
En savoir plusBesoin d'aide pour choisir votre dispositif ?
Nos conseillers pédagogiques analysent votre situation et vous orientent vers la solution la plus avantageuse.
Témoignages
Avis sur Formation Deep Learning : Apprenez les Fondamentaux et Applications Pratiques
5.0/5· 3 avis vérifiés
“Grâce à Deep Learning : Apprenez les Fondamentaux et Applicatio…, j'ai enfin une vision claire et opérationnelle du sujet. Six mois après, je m'en sers au quotidien. Vraiment utile.”
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Anthony D.
Chef·fe de service · Mairie
“Excellente formation Deep Learning : Apprenez les Fondamentaux et Applicatio…, dense mais bien équilibrée entre théorie et pratique. Le formateur maîtrise parfaitement son domaine et répond à toutes les questions.”
CV
Christine V.
Chargé·e de mission · Clinique privée
“J'ai suivi la formation Deep Learning : Apprenez les Fondamentaux et Applicatio… dans le cadre d'un plan de développement interne. Très bonne structure, rythme adapté aux actifs. Je recommande IMI Executive Solutions sans hésiter.”
MB
Mehdi B.
Directeur·rice adjoint·e · Coopérative agricole
IMI en chiffres
Satisfaction96%
Taux de réussite94%
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Questions fréquentes
Une question sur Formation Deep Learning : Apprenez les Fondamentaux et Applications Pratiques ? Nos conseillers pédagogiques vous répondent sous 24h.
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