Formation Maîtriser le Deep Learning avec PyTorch

Programme de la formation
Maîtriser le Deep Learning avec PyTorch

• Introduction au Deep Learning et PyTorch

  - Concepts fondamentaux du Deep Learning
  - Présentation de PyTorch: historique, écosystème, avantages
  - Installation et configuration de PyTorch
  - Flux de travail typique en Deep Learning avec PyTorch

• Tenseurs et Opérations de Base avec PyTorch

  - Comprendre les tenseurs PyTorch (création, types de données)
  - Manipulation de tenseurs: indexation, slicing, reshaping
  - Opérations mathématiques sur les tenseurs (addition, multiplication)
  - Interaction avec NumPy et CUDA

• Les Réseaux Neuronaux Artificiels (RNA)

  - Neurone artificiel et fonction d'activation
  - Architectures de réseaux feed-forward
  - Descente de gradient et rétropropagation du gradient
  - Implémentation d'un RNA simple avec PyTorch

• PyTorch: Modules et Construction des Modèles

  - Comprendre `torch.nn` et `nn.Module`
  - Conception de couches spécifiques (linéaires, activations)
  - Construction de réseaux neuronaux multicouches
  - Optimisation et entraînement de modèles avec PyTorch

• Fonctions de Perte et Optimiseurs

  - Rôles des fonctions de perte et choix adaptés
  - Fonctions de perte courantes (RMSE, BCE, CrossEntropy)
  - Présentation des optimiseurs (SGD, Adam, RMSprop)
  - Configuration de l'entraînement: boucles, mini-batchs

• Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN) pour la Vision

  - Principes des convolutions et pooling
  - Architectures CNN classiques (LeNet, AlexNet, VGG)
  - Entraînement et évaluation de CNN sur des jeux de données d'images
  - Utilisation de `torchvision` et pre-trained models

• Transfer Learning et Fine-tuning en Vision

  - Concepts de Transfer Learning et réutilisation de modèles pré-entraînés
  - Fine-tuning: ajustement de couches spécifiques
  - Techniques d'augmentation de données (Data Augmentation)
  - Applications pratiques avec des jeux de données réels

• Réseaux de Neurones Récurrents (RNN) et Séquences

  - Limites des réseaux feed-forward pour les séquences
  - Architecture des RNN, GRU, et LSTMs
  - Entraînement de RNN pour des tâches séquentielles
  - Gestion des séquences de longueur variable

• Traitement du Langage Naturel (NLP) avec PyTorch

  - Pré-traitement de texte: tokenisation, encodage
  - Word Embeddings: Word2Vec, GloVe, FastText
  - Application de RNN pour la classification de texte
  - Attention et mécanismes Transformer (introduction)

• Techniques d'Optimisation Avancées et Régularisation

  - Régularisation (Dropout, L1/L2) et Batch Normalization
  - Apprentissage du taux d'apprentissage (Learning Rate Scheduling)
  - Early Stopping et gestion du overfitting
  - Hyperparameter tuning et bonnes pratiques

• Déploiement et Production de Modèles PyTorch

  - Enregistrement et chargement des modèles PyTorch
  - Exportation de modèles pour l'inférence
  - Bases de TorchScript et ONNX
  - Considérations pour le déploiement en production

• Projets Pratiques et Cas d'Étude Avancés

  - Application des connaissances sur un projet de bout en bout
  - Implémentation d'un modèle pour un problème réaliste
  - Analyse et interprétation des résultats du modèle
  - Bonnes pratiques de code et de documentation en PyTorch