L’apprentissage profond, également connu sous le nom de Deep Learning, est une branche de l’intelligence artificielle qui a révolutionné de nombreux domaines tels que la reconnaissance d’image, la traduction automatique et la prédiction. Cette approche est basée sur des réseaux de neurones artificiels et a la capacité d’apprendre des représentations complexes à partir de données brutes. Si vous souhaitez plonger dans le monde fascinant du Deep Learning, cette formation vous fournira les bases essentielles pour commencer.
Module 1 : Introduction à l’apprentissage profond
- Comprendre les bases de l’apprentissage automatique (Machine Learning)
- Différences entre l’apprentissage supervisé et non supervisé
- Les principaux concepts du Deep Learning : les réseaux de neurones artificiels, les fonctions d’activation, les couches cachées, la rétropropagation du gradient, etc.
- Applications pratiques du Deep Learning dans différents domaines
Module 2 : Préparation des données
- Collecte de données et prétraitement
- Nettoyage des données : gestion des valeurs manquantes, normalisation, etc.
- Séparation des données en ensembles d’entraînement, de validation et de test
- Techniques d’augmentation de données pour améliorer les performances du modèle
Module 3 : Construction d’un réseau de neurones
- Architecture d’un réseau de neurones : choix du nombre de couches, de neurones, de fonctions d’activation, etc.
- Initialisation des poids du réseau
- Choix de la fonction de coût et de l’algorithme d’optimisation
- Entraînement d’un modèle de Deep Learning avec des bibliothèques populaires
Module 4 : Amélioration des performances du modèle
- Stratégies de régularisation : dropout, régularisation L1/L2, normalisation par lots (batch normalization), etc.
- Réglage des hyperparamètres : taux d’apprentissage, taille du lot (batch size), nombre d’époques, etc.
- Techniques d’optimisation avancées : descente de gradient stochastique (SGD), Adam, RMSprop, etc.
Module 5 : Évaluation et déploiement du modèle
- Évaluation des performances du modèle : précision, rappel, F-mesure, courbes ROC, etc.
- Validation croisée et techniques d’évaluation robustes
- Exportation du modèle entraîné pour une utilisation en production
- Déploiement du modèle dans un environnement de production : serveurs, conteneurs, services cloud, etc.
Module 6 : Applications avancées du Deep Learning
- Réseaux de neurones convolutifs (Convolutional Neural Networks) pour la vision par ordinateur
- Réseaux de neurones récurrents (Recurrent Neural Networks) pour le traitement séquentiel
- Génération de texte et modèles de langage
- Auto-encodeurs et apprentissage non supervisé
Cette formation est conçue pour les personnes ayant des connaissances de base en apprentissage automatique (Machine Learning) et en programmation. Elle vous permettra de comprendre les principes fondamentaux du Deep Learning et de vous lancer dans des projets pratiques. Les cours sont dispensés par des experts du domaine, qui partageront leur expérience et fourniront des exemples concrets pour renforcer votre apprentissage.
Rejoignez-nous et plongez dans l’univers passionnant du Deep Learning. Développez vos compétences en matière d’intelligence artificielle et découvrez comment les réseaux de neurones peuvent résoudre des problèmes complexes et transformer votre approche de l’analyse de données.