Le Deep Learning est au cœur de la révolution technologique actuelle, propulsant des secteurs comme la reconnaissance d’image, le traitement du langage naturel et l’intelligence artificielle.

Cette formation vous permettra de comprendre les principes fondamentaux du Deep Learning, de la construction de réseaux de neurones à l’entraînement de modèles complexes, en passant par l’utilisation des architectures modernes telles que les CNN (Convolutional Neural Networks) et RNN (Recurrent Neural Networks). En apprenant à gérer des projets d'intelligence artificielle et à maîtriser des outils puissants comme PyTorch et Keras, vous serez en mesure de développer des solutions d’IA performantes adaptées aux besoins actuels des entreprises. Face à la demande croissante de data scientists et d’ingénieurs en IA, cette compétence ouvre de nombreuses portes professionnelles dans des secteurs en pleine expansion.

Grâce à cette formation, vous développerez les capacités nécessaires pour relever les défis d’un marché du travail en constante évolution, tout en exploitant les applications du Deep Learning pour résoudre des problèmes complexes.

Public

À qui s'adresse la formation Deep learning

Cette formation s'adresse aux professionnels de l'informatique, aux ingénieurs et aux développeurs souhaitant approfondir leurs connaissances en intelligence artificielle. Elle est idéale pour ceux qui désirent maîtriser le Deep Learning, qu'ils soient débutants ou déjà initiés, et qui cherchent à appliquer ces compétences à des projets concrets et innovants dans divers secteurs d'activité.

Objectifs

Compétences visées pour la formation Deep learning

Cette formation vous plonge au cœur du Deep Learning, en démystifiant ses concepts fondamentaux et en vous familiarisant avec ses applications pratiques. Vous apprendrez à manipuler des réseaux de neurones, à optimiser l'apprentissage et à gérer des projets complexes. En explorant des architectures avancées telles que les CNN et RNN, vous serez équipé pour relever les défis de l'intelligence artificielle moderne.

Programme

Découvrir le Deep Learning

  1. Définition et vocabulaire
  2. Processus pour entrainer un modèle
  3. Manipulation de matrices
  4. Régression linéaire
  5. Descente de gradient
  6. Fourniture de données à l'algorithme
  7. Modèles : enregistrement et restauration

Comprendre les application du Deep Learning

  1. Limites du Machine Learning classique
  2. Pertinence du Deep Learning
  3. Limites du Deep Learning

Comprendre le fonctionnement d'un réseau

  1. Rappel de bases mathématiques
  2. Qu'est ce qu'un réseau de neurones
  3. Apprentissage d'une réseau de neurones
  4. Fonction et distribution par un réseau
  5. Data augmentation
  6. Généralisation des résultats d'un réseau
  7. Initialisations et régularisations
  8. Optimisations et algorithmes de convergence
  9. Entrainer un Perceptron MultiCouche

Gérer un projet Deep Learning

  1. Choisir une architecture existante
  2. Gérer le biais-variance
  3. Problématique du surapprentissage
  4. Accélération de l'apprentissage

Découvrir les outils de développement du DL

  1. Frameworks haut niveau (PyTorch, Keras,etc)
  2. Frameworks bas niveau (Theano, Torch, etc.)
  3. Réglages des hyperparamètres

Entrainer des réseaux de neurones profonds

  1. Disparition et explosion des gradients
  2. Réutiliser des couches pré-entrainées
  3. Optimisateurs plus rapides
  4. Régularisation pour éviter le surajustement

Découvrir le Convolutional Neural Network

  1. Principes fondamentaux et applications CNN
  2. Types de convolutions (Stride, Padding, 3D)
  3. Couches convolutives et couches de pooling
  4. Rétropropagation convolutive
  5. Utiliser CNN dans un traitement d'image

Découvrir le Recurrent Neural Network

  1. Principes fondamentaux d'un RNN
  2. Les différentes cellules neuronales
  3. Rétropropagation dans le temps
  4. Entrainement et évaluation d'un modèle

Découvrir le Deep Reinforcement Learning

  1. Auto-encodeurs
  2. Représentation sémantique des mots
  3. Interpolation et extrapolation

La formation Deep learning est dispensée sur 21 heures

Durée et montant de la formation

Intitulé Durée Montant HT
Formation Deep learning - 21 heures 1890.00 €

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EVA Solutions: La force du réseau