Formation Deep Learning, temps partiel
Formation Deep Learning : Maîtrisez l'IA pour vos Projets Innovants
Découvrez comment maîtriser les fondamentaux du Deep Learning pour développer des projets innovants en intelligence artificielle. Cette formation vous permettra d'apprendre les réseaux neuronaux, l'apprentissage profond et leurs applications pratiques, à votre rythme et en temps partiel.
Réponse sous 24h ouvrées
En intra la formation peut être entièrement sur mesure
- Comprendre les principes de base du Deep Learning et sa place dans l'intelligence artificielle
- Concevoir et entraîner des réseaux neuronaux pour résoudre des problèmes concrets
- Optimiser et évaluer des modèles de Deep Learning pour améliorer leur performance
- Appliquer le Deep Learning à des problèmes spécifiques dans divers domaines
01.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)
02.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
03.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
04.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
05.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)
06.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
07.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
08.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)
09.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
10.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
11.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
Comprendre les fondamentaux du Deep Learning
Expliquer les concepts clés du Deep Learning, ses applications et distinction avec le Machine Learning, et maîtriser l'architecture de base des réseaux neuronaux artificiels.
Concevoir et entraîner des réseaux neuronaux
Utiliser Python et Keras/TensorFlow pour architecturer, entraîner et évaluer des modèles de réseaux neuronaux feed-forward, convolutifs et récurrents sur des jeux de données variés.
Optimiser et évaluer des modèles de Deep Learning
Appliquer des techniques d'optimisation (descente de gradient, régularisation) et des métriques d'évaluation pour améliorer les performances des modèles et gérer sur/sous-apprentissage.
Appliquer le Deep Learning à des problèmes concrets
Résoudre des problématiques de classification d'images (CNN) et de traitement de séquences (RNN) en sélectionnant les architectures et méthodes appropriées.
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 pour vos Projets Innovants — pourquoi la choisir ?
Approche Pratique et Concrète
Maîtrisez la conception et l'entraînement de réseaux neuronaux sur des cas réels, garantissant une application immédiate dans vos projets.
Modules Spécialisés en IA
Explorez des modules dédiés comme 'Optimisation des Réseaux Neuronaux' pour affiner vos compétences techniques et améliorer la performance de vos modèles.
Outils de Référence
Apprenez à utiliser les puissantes librairies TensorFlow et Keras, les standards du secteur pour le développement d'applications Deep Learning.
Formation Inter-entreprise
Collaborez et échangez avec des professionnels de divers secteurs, enrichissant votre réseau et vos perspectives d'application du Deep Learning.
Compréhension des Fondamentaux
Acquérez une solide compréhension des principes de base du Deep Learning et du Machine Learning, essentiels pour toute carrière en IA.
Polyvalence des Applications
Appliquez vos compétences à des problématiques variées dans différents domaines, vous rendant ainsi indispensable dans un marché en pleine évolution.
Questions clés
Tout ce que vous devez savoir sur Formation Deep Learning : Maîtrisez l'IA pour vos Projets Innovants.
Poser une questionFormez-vous avec les meilleurs experts IMI Executive Solutions.
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Financer Formation Deep Learning : Maîtrisez l'IA pour vos Projets Innovants
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge votre formation Formation Deep Learning : Maîtrisez l'IA pour vos Projets Innovants. 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.
Formation Deep Learning : Maîtrisez l'IA pour vos Projets Innovants en situation
“Après avoir terminé la formation, il a commencé à concevoir un modèle de Deep Learning pour analyser les données de son projet, en utilisant les techniques apprises.”
“Elle a intégré les réseaux neuronaux dans son application, améliorant significativement la précision des résultats grâce aux optimisations abordées durant la formation.”
IMI en chiffres
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Notre mission
Former des professionnels avec des méthodes immédiatement applicables sur le terrain.
- Certifié Qualiopi
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- 100% opérationnel
Notre approche
Des formations pensées par des experts pour répondre aux réalités de chaque métier.
- Personnalisé & sur-mesure
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Questions fréquentes
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