Formation Deep learning : techniques et applications professionnelles

Pourquoi se former à deep learning

un data scientist, en mai 2024, reçoit une demande pour identifier des fraudes complexes. la formation vous permet d'appliquer des réseaux de neurones profonds, vous construisez des modèles prédictifs plus précis. vous évaluez et optimisez ces solutions pour obtenir de meilleures performances.

Repères de marché sur intelligence artificielle

Chiffres issus de nos 153 référentiels comparés sur cette thématique, hors remises négociées.

Budget moyen (intra): 1 452 à 3 030 €
Durée moyenne: 3.8 jours
Parcours certifiants: 97 %
Disponible à distance: 100 %

Objectifs

Comprendre les architectures fondamentales des réseaux de neurones profonds
Mettre en œuvre des modèles de Deep learning pour la classification et la régression
Utiliser les frameworks populaires comme TensorFlow ou PyTorch
Appliquer le Deep learning à des problématiques de vision par ordinateur
Concevoir des solutions pour le traitement du langage naturel (NLP)
Évaluer et optimiser les performances des modèles de Deep learning

Public concerné

Data scientists
Ingénieurs Machine Learning
Développeurs IA
Architectes Big Data
Chefs de projet IA

Programme type

Module 1 - Fondamentaux du Deep learning

Introduction aux réseaux de neurones artificiels
Fonctions d'activation et rétropropagation du gradient
Optimiseurs et fonctions de coût
Réseaux de neurones denses (DNN)
Techniques de régularisation (dropout, L1/L2)
Préparation et augmentation des données

Module 2 - Architectures avancées et applications

Réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour la vision par ordinateur
Architectures de CNN pré-entraînées (ResNet, VGG)
Réseaux de neurones récurrents (RNN) et LSTM pour les séquences
Introduction aux Transformers pour le NLP
Auto-encodeurs et réseaux génératifs adversariaux (GANs)
Transfer learning et fine-tuning

Module 3 - Mise en œuvre et optimisation

Utilisation de TensorFlow/Keras ou PyTorch
Développement de modèles Deep learning de bout en bout
Déploiement de modèles sur des plateformes cloud (AWS, Azure, GCP)
Optimisation des hyperparamètres et suivi des expérimentations
Interprétabilité et explicabilité des modèles (XAI)
Considérations éthiques et biais en Deep learning

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Prérequis

Bonne maîtrise de Python
Connaissances solides en Machine Learning
Notions de calcul matriciel et de statistiques

Modalités

Durée: 3 à 8 jours
Prix indicatif: 2 100 € à 6 500 € (intra, groupe)
Formats: présentiel, distanciel, intra, blended
Effectif: inter : 4 à 12 participants · intra : jusqu'à 12
Rythme: continu, séquencé ou en demi-journées, selon vos contraintes
Délai d'accès: sélection sous 48h, démarrage possible sous 2 à 4 semaines
Financement: OPCO, plan de développement des compétences, cpf selon l'organisme retenu
Évaluation: quiz ou cas pratique en fin de parcours, attestation remise à chaud
Accessibilité: adaptation possible aux situations de handicap, à préciser au cadrage
Certification: Des certifications éditeur comme TensorFlow Developer Certificate ou des certifications universitaires en IA.
Qualité: partenaires Qualiopi uniquement

Questions fréquentes

›quel est le profil idéal pour suivre une formation en Deep learning ?

la formation s'adresse aux data scientists, ingénieurs machine learning, développeurs IA, architectes Big Data et chefs de projet IA. une appétence pour les mathématiques appliquées est utile.

›faut-il des connaissances préalables en intelligence artificielle ?

oui, une compréhension des bases du machine learning et une maîtrise d'un langage de programmation comme python sont requises. des notions en algèbre linéaire et calcul différentiel sont un plus.

›quelle est la durée typique d'une formation Deep learning et quels sont les formats disponibles ?

les durées varient de trois à cinq jours, souvent en format intensif. des modalités à distance ou en présentiel sont proposées par les organismes partenaires.

›existe-t-il des certifications reconnues pour le Deep learning et sont-elles finançables ?

certaines formations mènent à des certifications éditeurs ou professionnelles. elles sont éligibles aux dispositifs de financement comme le CPF ou les fonds de formation OPCO, sous conditions.

Comment on sélectionne les organismes deep learning

Analyse indépendante multi-organismes
Aucune rémunération éditeur influençant le classement
Short-list argumentée et personnalisée

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réponse sous 48h ouvrées
partenaires Qualiopi uniquement
aide au montage du dossier OPCO
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