Formation Maîtriser le Deep Learning par la Pratique : Guide Complet

01.Introduction au Deep Learning et Python

• —Comprendre les fondements de l'IA et du Machine Learning
• —Introduction au Deep Learning : historique et applications (vision, NLP)
• —Rappels essentiels sur Python Pour le Deep Learning (NumPy, Pandas)
• —Installation et configuration de l'environnement (Jupyter, TensorFlow/Keras)

02.Fondamentaux des Réseaux de Neurones

• —Neurone artificiel : fonctionnement et activation
• —Architecture des réseaux de neurones : perceptron, neurones multicouches (MLP)
• —Propagation avant (forward propagation)
• —Fonction de perte et optimisation

03.Optimisation et Rétropropagation

• —Comprendre l'algorithme de rétropropagation (backpropagation)
• —Descente de gradient et ses variantes (SGD, Adam, RMSprop)
• —Taux d'apprentissage et son optimisation
• —Sur-apprentissage (overfitting) et sous-apprentissage (underfitting) : détection

04.Généralisation et Régularisation

• —Techniques de régularisation : L1, L2 (décroissance de poids)
• —Dropout : principe et application
• —Validation croisée pour l'évaluation des modèles
• —Stratégies pour améliorer la généralisation des modèles

05.Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN) - Partie 1

• —Introduction aux CNN et leur utilité en vision par ordinateur
• —Couches de convolution : filtres, stride, padding
• —Couches de pooling (max pooling, average pooling)
• —Première application pratique : classification d'images simples

06.Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN) - Partie 2

• —Architectures de CNN populaires (LeNet, AlexNet, VGG)
• —Transfert d'apprentissage (Transfer Learning) : principes
• —Fine-tuning et extraction de caractéristiques
• —Projet pratique : classification d'images complexes avec Transfer Learning

07.Réseaux de Neurones Récurrents (RNN) - Partie 1

• —Introduction aux RNN pour les données séquentielles
• —Problème des gradients évanescents/exploseurs
• —Architectures RNN de base : Simple RNN
• —Applications : traitement du langage naturel (NLP), séries temporelles

08.Réseaux de Neurones Récurrents (RNN) - Partie 2

09.Notions Avancées : Embeddings et Transformers

• —Word Embeddings : Word2Vec, GloVe
• —Introduction aux Transformers : architecture attentionnelle
• —Comprendre le mécanisme d'auto-attention
• —Applications des Transformers en NLP (BERT, GPT : concept)

10.Auto-encodeurs et Réseaux Génératifs Adversariaux (GANs)

• —Auto-encodeurs pour la réduction de dimensionnalité et la génération
• —Variational Auto-Encoders (VAE) : principes
• —Introduction aux GANs : générateur, discriminateur
• —Applications des GANs : génération d'images, augmentation de données

11.Stratégies d'Entraînement et Déploiement

• —Entraînement distribué et parallélisation
• —Optimisation des hyperparamètres (Grid Search, Random Search, bayésien)
• —Sauvegarde et restauration des modèles
• —Bases du déploiement de modèles Deep Learning (APIs, conteneurisation)

12.Éthique, Cas d'Usage Avancés et Perspectives

• —Biais algorithmiques et équité en Deep Learning
• —Explicabilité des modèles (XAI) : concepts de base
• —Cas d'usage industriels et défis actuels
• —Veille technologique et futures tendances du Deep Learning