Formation Formation Deep Learning : Maîtrisez l'IA pour vos Projets Innovants

Programme de la formation
Formation Deep Learning : Maîtrisez l'IA pour vos Projets Innovants

• Introduction au Deep Learning et à l'Intelligence Artificielle

  - Définition et historique de l'IA et du Deep Learning
  - Distinction entre Machine Learning, Deep Learning et Intelligence Artificielle
  - Les cas d'usage courants du Deep Learning
  - Présentation des outils et environnements de travail (Python, librairies)

• Fondamentaux de Python pour le Deep Learning

  - Rappel des structures de données essentielles (listes, dictionnaires, NumPy arrays)
  - Fonctions et classes en Python
  - Introduction à NumPy pour le calcul numérique
  - Visualisation de données avec Matplotlib

• Introduction au Machine Learning

  - Concepts clés du Machine Learning (supervisé, non supervisé, renforcement)
  - Types de problèmes : régression, classification
  - Métriques d'évaluation de modèles simples
  - Préparation des données : nettoyage, feature engineering basique

• Principes des Réseaux Neuronaux Artificiels (RNA)

  - Anatomie d'un neurone artificiel : entrées, poids, fonction d'activation
  - Architectures de base : perceptron, réseau feed-forward
  - Le processus d'apprentissage : propagation avant et arrière
  - Fonction de coût et optimisation simple

• Optimisation des Réseaux Neuronaux

  - Descente de gradient et ses variantes (SGD, Adam, RMSprop)
  - Taux d'apprentissage et son rôle
  - Sur-apprentissage (overfitting) et sous-apprentissage (underfitting)
  - Validation croisée et ensembles de données (entraînement, validation, test)

• Librairies de Deep Learning : TensorFlow et Keras

  - Présentation de TensorFlow et Keras
  - Construction de réseaux neuronaux avec Keras
  - Définition des couches (Dense, etc.)
  - Compilation et entraînement d'un modèle simple

• Réseaux Neuronaux Convolutifs (CNN) : Fondamentaux

  - Introduction aux CNN et leur application en vision par ordinateur
  - Opérations de convolution et de pooling
  - Architectures de CNN simples
  - Exemples d'application pour la classification d'images

• Conception et Application des CNN

  - Construction de CNN avec Keras pour la classification d'images
  - Augmentation de données (Data Augmentation)
  - Transfer Learning : principes et mise en œuvre
  - Utilisation de modèles pré-entraînés (VGG, ResNet basique)

• Réseaux de Neurones Récurrents (RNN) : Bases

  - Introduction aux RNN et leur utilité pour les données séquentielles
  - Le concept de mémoire dans les réseaux récurrents
  - Problèmes des RNN classiques ( vanishing/exploding gradients)
  - Introduction aux LSTM et GRU

• Applications des RNN (NLP et Séries Temporelles)
• Bonnes Pratiques en Deep Learning et Débogage

  - Stratégies de régularisation (Dropout, L1/L2)
  - Normalisation (Batch Normalization)
  - Techniques de débogage et d'optimisation des modèles
  - Importance de l'interprétabilité des modèles de Deep Learning

• Déploiement et Éthique du Deep Learning

  - Introduction au déploiement de modèles (sur CPU/GPU, services cloud)
  - Monitoring et maintenance des modèles en production
  - Questions éthiques et biais dans l'IA
  - Perspectives et tendances futures du Deep Learning