Deep Learning : état de l'art





Prix inter HT / stagiaire : 2160 €
DESCRIPTION

Cette formation offre une vue d'ensemble sur le Deep Learning, permettant aux participants de comprendre les concepts fondamentaux, de créer des modèles avancés et d'appliquer les connaissances acquises dans des projets concrets.

Pré-requis :
  • Notions de programmation.
  • Culture informatique,.
  • Statistiques et Machine Learning.
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DETAILS DE LA FORMATION

  •   Syllabus complet

  • Introduction au Deep Learning
    Définition et historique du Deep Learning
    Différences entre Machine Learning et Deep Learning
    Applications du Deep Learning dans divers domaines
    Travaux pratiques : Recherche sur des applications réelles du Deep Learning.

    Fondamentaux des Réseaux de Neurones
    Structure d'un neurone et fonctionnement
    Topologies de réseaux de neurones
    Fonction de perte et optimisation
    Travaux pratiques : Construire un petit réseau de neurones pour une tâche simple.

    Techniques d'entraînement des modèles
    Algorithmes d'optimisation (SGD, Adam, etc.)
    Éviter le surapprentissage (Regularization)
    Validation croisée et évaluation des performances
    Travaux pratiques : Implémenter des techniques pour améliorer la performance d'un modèle.

    Architectures avancées
    Réseaux convolutifs (CNN)
    Réseaux récurrents (RNN)
    Architectures hybrides et modèles pré-entraînés
    Travaux pratiques : Construire et entraîner un modèle CNN sur un jeu de données d'images.

    Traitement du langage naturel avec Deep Learning
    Introduction au traitement du langage naturel (NLP)
    Modèles de séquence à séquence
    Applications NLP avec des modèles de Deep Learning
    Travaux pratiques : Créer un modèle simple de classification de texte.

    Déploiement et mise en œuvre
    Outils et frameworks populaires (TensorFlow, PyTorch)
    Déploiement de modèles en production
    Évaluation et mise à jour des modèles
    Travaux pratiques : Déployer un modèle sur une plateforme cloud.

    Éthique et considérations futures
    Biais dans les modèles de Deep Learning
    Impacts sociaux et éthiques de l'IA
    Futur du Deep Learning et tendances émergentes
    Travaux pratiques : Discussion en groupe sur les implications éthiques d'un projet Deep Learning.

  •   Ce qui est inclus

  • + Formateur expérimenté
    + Support du cours
    + Notes de cours divers
    + Rappels

  •   Public concerné

  • + Data analysts / scientists + Développeurs + Toute personne intéressée

  •   Certification et évaluation

  • Pendant la formation, des travaux pratiques et études de cas sont proposés. Cette formation ne propose pas encore de certification.



AVANTAGES. TEMOIGNAGES

  • Votre coach Reconvert.
  • Pédagogie orientée pratique.
  • Echanges interactifs.
  • Communautés.

La qualité est excellente, l'enseignant crée un espace de confiance et rend la formation très agréable. J'ai adoré, le professeur et son cours sont très complets. La formation a été facile à comprendre et très dynamique. Le formateur est un excellent professeur.
J. Ruiz
The Moneytizer, Mexico

La formation avec vous était géniale. C'est super intéressant et très formateur. Actuellement je suis chez Micropole, en tant que Cloud & Big Data Engineer. Merci.
A. Chuttoo
Micropole, France

Ces 4 jours ont été enrichissants. Suite à la formation HTML puis CSS, celle de Javascript m'a apporté encore plus de connaissances et de compétences sur le sujet.
J. Salgueiro
The Moneytizer, Brazil



Autres références :

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DUREE (H)



Durée : 21 heures.



PRIX. DATES. RESERVER

  •   PRESENTIEL ou CLASSE VIRTUELLE


  • Diffusée en Présentiel ou en Classe Virtuelle, cette formation peut être faite soit en :
    1- inter entreprise : avec des stagiaires de plusieurs entreprises,
    2- intra entreprise : avec des stagiaires qui sont de la même entreprise.

    Quelque soit la formule souhaitée, veuillez réservez un RDV téléphonique avec un conseiller en cliquant ci-dessous.

    Prix inter HT / stagiaire : 2160 €




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