Deep Learning

Objectifs

Former les participants aux concepts avancés du Deep Learning, leur permettant de concevoir, développer et déployer des modèles neuronaux profonds pour des applications variées.

Programme de la formation

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.

Validation et sanction

Attestation de formation

Type de formation

Non certifiante

Sortie

Sans niveau spécifique