Formation Deep Learning

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.

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.

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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.

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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.

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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.

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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).

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Planification (24 heures sur 3 jours)

• • Jour 1 : 9h-13h (Module 1) + 14h-18h (Module 2).

• • Jour 2 : 9h-13h (Module 3) + 14h-18h (Module 4).

• • Jour 3 : 9h-13h (Module 5) + 14h-18h (Module 6).

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Conclusion et suivi

À la fin de la formation, les participants seront capables de :

• • Construire et entraîner des réseaux neuronaux pour diverses tâches.

• • Choisir les architectures adaptées (CNN, RNN, etc.).

• Optimiser leurs modèles et explorer des techniques avancées.