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

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.Applications des RNN (NLP et Séries Temporelles)

11.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

12.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