Formation Deep Learning – Maîtrisez les Réseaux Neuronaux Profonds dès aujourd’hui

Atlantic Smart Technology

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Ajouté le mars 1, 2025

Formation Deep Learning: Initiation au Deep Learning (24 heures)

Vous cherchez une formation deep learning en ligne, accessible et certifiante ? Notre programme complet vous permet de plonger dans l’univers des réseaux neuronaux profonds, une des technologies clés de l’intelligence artificielle moderne.

Cette formation deep learning s’adresse aux débutants comme aux professionnels en reconversion ou en montée en compétence. Elle vous permet de comprendre, créer et optimiser des modèles de deep learning, de la théorie à la pratique.

Ce que vous apprendrez dans la formation deep learning :

Bases mathématiques et conceptuelles du deep learning
Réseaux neuronaux artificiels (ANN), convolutifs (CNN), récurrents (RNN)
Techniques de régularisation, normalisation et optimisation
Frameworks utilisés : TensorFlow, Keras, PyTorch
Études de cas : vision par ordinateur, NLP, prédiction de séries temporelle

Objectif général : Comprendre les concepts fondamentaux du deep learning, maîtriser les outils pratiques (bibliothèques comme TensorFlow et PyTorch), et appliquer ces connaissances à des projets concrets.

Public cible : Développeurs, data scientists débutants ou intermédiaires, étudiants en informatique/IA.

Prérequis : Bases en Python, notions d’algèbre linéaire, calcul différentiel et statistiques.

Public cible : Développeurs, data scientists débutants ou intermédiaires, étudiants en informatique/IA.

Prérequis : Bases en Python, notions d’algèbre linéaire, calcul différentiel et statistiques.

Jour 1 : Fondations et prise en main (8 heures)

Module 1 : Introduction au Deep Learning (4h)

Objectifs : Comprendre les bases et le contexte du deep learning.
Contenu :

- Historique : de l’IA aux réseaux neuronaux profonds.

- Différence entre machine learning classique et deep learning.

- Concepts clés : neurones, couches, activation (ReLU, sigmoid).

Introduction aux frameworks : TensorFlow, PyTorch.
Activités :

- Présentation théorique (2h).

Installation des outils (Jupyter Notebook, bibliothèques) + premier script simple (2h).
Résultat attendu : Les apprenants comprennent les bases et configurent leur environnement.

Module 2 : Les réseaux neuronaux de base (4h)

Objectifs : Construire et entraîner un premier réseau neuronal.
Contenu :

- Architecture d’un réseau fully connected.

- Fonction de perte (ex. MSE, cross-entropy).

- Optimisation : descente de gradient, backpropagation.

Régularisation (dropout, L2).
Activités :

- Théorie sur la backpropagation (1h30).

Exercice pratique : implémentation d’un réseau pour classer des données (ex. MNIST) (2h30).
Résultat attendu : Les apprenants entraînent un modèle simple avec succès.

Jour 2 : Approfondissement et spécialisation (8 heures)

Module 3 : Réseaux convolutifs (CNN) (4h)

Objectifs : Maîtriser les CNN pour le traitement d’images.
Contenu :

- Principe des convolutions et pooling.

- Architectures classiques (LeNet, AlexNet).

Transfer learning avec modèles pré-entraînés (ex. ResNet).
Activités :

- Théorie sur les CNN (1h30).

Projet : classification d’images (ex. chats vs chiens) avec un CNN (2h30).
Résultat attendu : Les apprenants construisent et évaluent un CNN.

Module 4 : Réseaux récurrents (RNN) et LSTM (4h)

Objectifs : Comprendre les modèles pour les données séquentielles.
Contenu :

- Introduction aux RNN : traitement des séquences.

- Problème du vanishing gradient et solution avec LSTM/GRU.

Applications : prédiction de séries temporelles, NLP.
Activités :

- Théorie sur RNN et LSTM (1h30).

Exercice : prédiction de texte ou de séries temporelles (2h30).
Résultat attendu : Les apprenants entraînent un modèle RNN/LSTM.

Jour 3 : Applications avancées et projet final (8 heures)

Module 5 : Techniques avancées et optimisation (4h)

Objectifs : Approfondir les techniques pour améliorer les performances.
Contenu :

- Data augmentation et prétraitement.

- Hyperparamètres : learning rate, batch size.

Introduction aux GANs (Generative Adversarial Networks) et autoencodeurs.
Activités :

- Théorie sur l’optimisation (1h30).

Mini-projet : implémentation d’un autoencodeur ou d’un GAN simple (2h30).
Résultat attendu : Les apprenants optimisent un modèle et explorent une technique avancée.

Module 6 : Projet final et synthèse (4h)

Objectifs : Appliquer les connaissances dans un cas pratique intégrateur.
Contenu :

- Choix parmi plusieurs projets : classification d’images, génération de texte, prédiction de séries.

Présentation des résultats et discussion.
Activités :

- Travail en groupes sur le projet (3h).

Présentation et feedback (1h).
Résultat attendu : Les apprenants livrent un projet fonctionnel et consolidé.

Méthodologie pédagogique

Approche : Mixte théorie (40 %) et pratique (60 %), avec des exercices progressifs.
Outils : Python, TensorFlow/PyTorch, Jupyter Notebook, datasets publics (MNIST, CIFAR-10).
Évaluation : Quiz courts après chaque module + évaluation du projet final.
Support : Slides, code commenté, ressources en ligne (articles, documentation).