Réseaux de Neurones : Compréhension et Applications Avancées

Objectifs

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

• Comprendre les concepts fondamentaux et avancés des réseaux de neurones.


• Appliquer des techniques d'apprentissage profond à divers domaines.


• Utiliser des outils et frameworks pour entraîner et déployer des modèles.


• Mettre en œuvre des applications concrètes des réseaux de neurones dans des environnements professionnels.

Programme de la formation

Module 1 : Fondamentaux des Réseaux de Neurones

• Introduction aux Réseaux de Neurones
  
  
  
  • Concepts de base et inspiration biologique.
  
  
  • Neurones artificiels et perceptron.
  
  
  
  


• Types de Réseaux de Neurones
  
  
  
  • Réseaux de neurones multicouches (MLP).
  
  
  • Réseaux de neurones récurrents (RNN).
  
  
  • Réseaux de neurones convolutifs (CNN).
  
  
  
  


• Fonctions d'Activation et Optimisation
  
  
  
  • Fonctions d'activation courantes.
  
  
  • Rétropropagation.
  
  
  • Algorithmes d'optimisation (SGD, Adam).
  
  
  
  

Module 2 : Techniques Avancées d'Apprentissage Profond

• Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN)
  
  
  
  • Architecture, couches de convolution et pooling.
  
  
  • Applications à la vision par ordinateur.
  
  
  
  


• Réseaux de Neurones Récurrents (RNN)
  
  
  
  • LSTM et GRU.
  
  
  • Applications au traitement du langage naturel et aux séries temporelles.
  
  
  
  


• Réseaux Antagonistes Génératifs (GAN)
  
  
  
  • Concepts, architectures et applications.
  
  
  
  


• Réseaux de Neurones à Transformer
  
  
  
  • Introduction, BERT, GPT et applications avancées.
  
  
  
  

Module 3 : Outils et Frameworks pour les Réseaux de Neurones

• Introduction aux Outils et Frameworks
  
  
  
  • TensorFlow, PyTorch, Keras.
  
  
  
  


• Entraînement et Évaluation des Modèles
  
  
  
  • Techniques d'entraînement, validation et évaluation.
  
  
  
  


• Déploiement des Modèles
  
  
  
  • Méthodes de déploiement en production.
  
  
  
  

Module 4 : Applications Pratiques et Avancées des Réseaux de Neurones

• Vision par Ordinateur
  
  
  
  • Applications des CNN à la reconnaissance et la détection d'images.
  
  
  
  


• Traitement du Langage Naturel (NLP)
  
  
  
  • Applications des RNN et transformers à la traduction automatique et à l'analyse de sentiments.
  
  
  
  


• Reconnaissance Vocale
  
  
  
  • Techniques pour la reconnaissance et la synthèse vocale.
  
  
  
  


• Innovations et Développements Futurs      Tendances émergentes et innovations dans les réseaux de neurones.

Validation et sanction

Attestation de formation

Type de formation

Non certifiante

Sortie

Sans niveau spécifique