Formation Maîtriser le Deep Learning par la Pratique : Guide Complet

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)

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

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

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

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

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

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

Réseaux de Neurones Récurrents (RNN) - Partie 2

• —Implémenter des RNN pour la prédiction de séquences temporelles
• —Utiliser LSTM pour gérer les problèmes de vanishing gradient
• —Évaluer les performances des RNN avec des métriques adaptées
• —Optimiser les hyperparamètres des RNN via la validation croisée
• —Explorer des cas d'utilisation concrets en traitement du langage naturel

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)

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

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)

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

OPCO

Formations financées via votre opérateur de compétences

FAF

Aide à la formation pour les indépendants

France Travail

Des aides pour les demandeurs d'emploi

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Votre entreprise peut financer votre formation

FNE-Formation

Un soutien pour les entreprises en transformation

- Notions de programmation (Python recommandé) - Compréhension des concepts mathématiques de base (algèbre linéaire, calcul différentiel) - Familiarité avec les statistiques est un plus

- Ordinateur avec accès internet stable - Environnement de développement Python (Anaconda/Jupyter Notebook recommandé) - Accès à des services cloud GPU (facultatif mais recommandé pour certains exercices avancés)

5 tests d'évaluation sont proposés à l'apprenant en fin de formation pour connaître son niveau sur chaque compétences visées.

Plateforme et contenus e-learning à disposition. Test de positionnement Quizz & Evaluations

Nous vous recevons lors d’un rendez-vous d’information préalable gratuit et confidentiel en visioconférence pour analyser vos besoins et co-construire votre parcours personnalisé. Chaque demande s’accompagne de la remise d’une convention ou d’un contrat précisant l’ensemble des informations relatives à la formation (Tarifs, calendrier, durée, lieu…). Ce contrat/convention sera transmis électroniquement par email.

A partir de l’accord de prise en charge par le financeur sollicité, le bénéficiaire peut démarrer sous un délai de 11 jours ouvrés. Si vous financez votre parcours de formation par vos propres moyens, alors le délai d'accès est immédiat. Vous pouvez entrer en formation tout au long de l’année.

♿️ Nous accueillons les personnes en situation de handicap. Les conditions d’accessibilité aux personnes handicapées sont inscrites sur le site imi-education.fr, rubrique Accessibilité.

Saskia Cazettes Pour tout renseignement : 07 80 91 06 14 / saskia.c@imi-executive-solutions.com

23 mars 2026

La formation alterne apports théoriques, mises en situation pratiques et échanges entre participants. Chaque concept est directement appliqué via des exercices concrets et des cas réels.

Oui, chaque participant reçoit un support de cours complet (format numérique et/ou papier) qu'il peut conserver à l'issue de la formation.

Certaines de nos formations sont éligibles au Compte Personnel de Formation (CPF). Consultez la fiche formation ou contactez-nous pour vérifier l'éligibilité.

Plusieurs dispositifs de financement existent : CPF, OPCO, plan de développement des compétences, financement individuel. Notre équipe peut vous accompagner dans vos démarches.

Oui, notre équipe reste disponible pour toute question post-formation. Vous bénéficiez également d'un accès à nos ressources en ligne pendant 6 mois après votre parcours.

Nous utilisons des outils tels que TensorFlow, Keras et PyTorch, ainsi que des frameworks tels que scikit-learn et pandas.

Non, nous vous recommandons de vous consacrer à la formation pour en tirer le maximum de profit.

Les compétences acquises dans cette formation peuvent être appliquées à de nombreux domaines, tels que l'intelligence artificielle, le machine learning, l'analyse de données et la science des données.

Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription. Contactez-nous à hello@imi-executive-solutions.com ou au 06 72 09 69 52.