Former les participants aux concepts avancés du Deep Learning, leur permettant de concevoir, développer et déployer des modèles neuronaux profonds pour des applications variées.
Module 1 : Fondamentaux du Deep Learning
- Introduction au Deep Learning : Concepts clés, architecture des réseaux neuronaux profonds.
- Frameworks de Deep Learning : Utilisation de TensorFlow et PyTorch pour la construction de modèles.
Module 2 : Préparation des Données et Exploration
- Prétraitement des Données : Techniques pour nettoyer, normaliser et transformer les données pour le Deep Learning.
- Visualisation des Données : Utilisation de techniques de visualisation pour comprendre les données.
Module 3 : Réseaux de Neurones Profonds
- Architectures de Réseaux Neuronaux : Étude approfondie des CNN (Convolutional Neural Networks), RNN (Recurrent Neural Networks) et architectures avancées.
- Entraînement et Optimisation des Modèles : Techniques pour entraîner et optimiser les modèles Deep Learning.
Module 4 : Applications Avancées et Déploiement
- Applications Pratiques du Deep Learning : Utilisation dans la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel, etc.
- Déploiement de Modèles : Techniques pour déployer des modèles Deep Learning dans des environnements de production.
- Éthique et Sécurité en Deep Learning : Considérations éthiques et meilleures pratiques en matière de sécurité des données.
Attestation de formation
Non certificiante
Sans niveau spécifique
