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Intelligence Artificielle, Big Data
Formation Maîtriser le Deep Learning : Fondamentaux des Réseaux de Neurones
Maîtrisez les fondamentaux du Deep Learning et des réseaux de neurones pour développer des solutions d'intelligence artificielle performantes. Cette formation vous permettra de comprendre les architectures de base, d'optimiser l'entraînement de modèles et d'appliquer le Deep Learning à des problèmes concrets. Acquérez les compétences nécessaires pour concevoir et implémenter des modèles pertinents avec Keras et TensorFlow.
Réponse sous 24h ouvrées
2835 € HTHT / personne
Durée21 h
FormatInter-entreprise
NiveauTout niveau
LieuFrance — Présentiel & Distanciel
- Comprendre les architectures de base des réseaux de neurones et leurs applications
- Optimiser l'entraînement de modèles Deep Learning pour améliorer leur performance
- Implémenter des réseaux de neurones avec les bibliothèques Keras et TensorFlow
- Appliquer le Deep Learning à des problèmes concrets dans le domaine de l'intelligence artificielle
01.Introduction au Deep Learning et IA
- —Définition et historique de l'IA et du Deep Learning
- —Distinction entre Machine Learning, Deep Learning et IA
- —Applications concrètes du Deep Learning aujourd'hui
- —Outils et environnements populaires (TensorFlow, Keras, PyTorch)
02.Fondamentaux des réseaux de neurones (partie 1)
- —Le neurone biologique vs. neurone artificiel (perceptron)
- —Fonction d'activation : ReLU, Sigmoid, Tanh, Softmax
- —Architecture d'un réseau de neurones simple (MLP)
- —Propagation avant (forward propagation)
03.Fondamentaux des réseaux de neurones (partie 2)
- —Fonction de coût (Loss Function) : MSE, Cross-Entropy
- —Minimisation de la fonction de coût
- —Principe de la descente de gradient
- —Le problème du vanishing/exploding gradient
04.Entraînement et optimisation (partie 1)
- —Rétropropagation du gradient (backpropagation)
- —Algorithmes d'optimisation : SGD, Adam, RMSprop
- —Taux d'apprentissage (learning rate) et son impact
- —Entraînement par batches : mini-batch gradient descent
05.Entraînement et optimisation (partie 2)
- —Surapprentissage (overfitting) et sous-apprentissage (underfitting)
- —Techniques de régularisation : L1, L2, Dropout
- —Validation croisée (cross-validation)
- —Early Stopping pour l'arrêt de l'entraînement
06.Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN) (partie 1)
- —Introduction aux CNN et applications en vision par ordinateur
- —Opération de convolution et filtres (kernels)
- —Couches de pooling : Max Pooling, Average Pooling
- —Architecture typique d'un CNN (LeNet, AlexNet)
07.Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN) (partie 2)
- —Transfer Learning et Fine-Tuning
- —Augmentation de données (Data Augmentation)
- —Visualisation des filtres et interprétation des CNN
- —Notions de détection et segmentation d'objets
08.Réseaux de Neurones Récurrents (RNN) (partie 1)
- —Introduction aux RNN et applications en PNL
- —Principe des boucles récurrentes et mémoire
- —Problème des dépendances à long terme (long-term dependencies)
- —Architecture de base des RNN (Simple RNN)
09.Réseaux de Neurones Récurrents (RNN) (partie 2)
- —Architectures avancées : LSTM (Long Short-Term Memory)
- —Architectures avancées : GRU (Gated Recurrent Unit)
- —Applications des RNN : génération de texte, traduction automatique
- —Traitement de séquences avec des RNN
10.Architectures avancées et concepts clés
- —Introduction aux Autoencodeurs et leurs applications
- —Introduction aux Generative Adversarial Networks (GANs)
- —Notions de Transformers et attention (état de l'art PNL)
- —Apprentissage par renforcement : bases et applications
11.Mise en œuvre pratique avec Keras/TensorFlow
- —Préparation des données (normalisation, encodage)
- —Construction d'un modèle MLP pour classification
- —Entraînement, évaluation et sauvegarde du modèle
- —Visualisation des performances (courbes d'apprentissage)
12.Bonnes pratiques et cas d'usage
- —Résolution de problèmes courants (débugging de modèles)
- —Choix de l'architecture et des hyperparamètres
- —Éthique et biais en Deep Learning
- —Déploiement simplifié de modèles (concepts)
Comprendre les architectures de réseaux neuronaux
Identifier, décrire et distinguer les architectures fondamentales de réseaux de neurones (MLP, CNN, RNN) ainsi que leurs composants clés (neurones, couches, fonctions d'activation).
Optimiser l'entraînement de modèles Deep Learning
Appliquer les algorithmes d'optimisation (SGD, Adam), choisir les fonctions de coût adaptées et mettre en œuvre les techniques de régularisation (Dropout, L1/L2) pour prévenir le surapprentissage.
Implémenter des réseaux de neurones avec Keras/TensorFlow
Coder et entraîner des modèles de Deep Learning simples à complexes (MLP, CNN, RNN) en utilisant des bibliothèques open-source comme Keras/TensorFlow, en gérant la préparation des données.
Appliquer le Deep Learning à des problèmes concrets
Concevoir une approche Deep Learning pertinente pour des cas d'usage courants en vision par ordinateur et traitement du langage naturel, et interpréter les performances des modèles entraînés.
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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Points forts de la formation
Maîtriser le Deep Learning : Fondamentaux des Réseaux de Neurones — pourquoi la choisir ?
🎯
Compréhension approfondie
Acquérir une compréhension solide des architectures de réseaux de neurones, essentielle pour développer des solutions d'IA performantes.
⚙️
Optimisation des modèles
Apprendre à optimiser l'entraînement des modèles Deep Learning, garantissant des performances maximales dans des applications concrètes.
💻
Pratique avec Keras et TensorFlow
Implémenter des réseaux de neurones à l'aide des bibliothèques Keras et TensorFlow, outils incontournables pour tout professionnel du Deep Learning.
🔍
Applications concrètes
Explorer des cas d'application réels du Deep Learning, renforçant la capacité à résoudre des problèmes dans le domaine de l'intelligence artificielle.
📚
Formation modulable
Bénéficier d'une formation structurée en modules progressifs, facilitant l'assimilation des concepts complexes sur le Deep Learning.
🤝
Networking inter-entreprises
Profiter d'un environnement inter-entreprises pour échanger des idées et pratiques avec des pairs, enrichissant ainsi votre perspective sur l'IA.
Thématique
Questions clés
Tout ce que vous devez savoir sur Maîtriser le Deep Learning : Fondamentaux des Réseaux de Neurones.
Poser une questionLes objectifs de cette formation sont de comprendre les architectures de base des réseaux de neurones, d'optimiser l'entraînement de modèles Deep Learning et d'appliquer le Deep Learning à des problèmes concrets.
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Obtenez un devis personnalisé sous 24h — inter, intra ou sur-mesure.
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Financement
Financer Maîtriser le Deep Learning : Fondamentaux des Réseaux de Neurones
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge votre formation Maîtriser le Deep Learning : Fondamentaux des Réseaux de Neurones. 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.
Témoignages
Avis sur Maîtriser le Deep Learning : Fondamentaux des Réseaux de Neurones
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Chef·fe de projet digital · Entreprise de BTP
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Directeur·rice opérationnel·le · Établissement scolaire
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Une question sur Maîtriser le Deep Learning : Fondamentaux des Réseaux de Neurones ? Nos conseillers pédagogiques vous répondent sous 24h.
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