Avancé

Data Science & ML

Formation Deep Learning : réseaux de neurones et évaluation

De la théorie à la pratique : CNN, RNN, Transformers...

Le Deep Learning est utilisé en vision par ordinateur, traitement du langage et IA générative. La formation aborde les architectures, leur évaluation, leurs limites et leur déploiement.

Qu'est-ce que le Deep Learning ?

Le Deep Learning (apprentissage profond) est une branche du machine learning fondée sur des réseaux de neurones à plusieurs couches. Il est utilisé notamment en vision par ordinateur, traitement du langage naturel et traitement du signal.

La formation couvre les fondements mathématiques, l'implémentation de modèles avec TensorFlow et PyTorch, leur évaluation et leurs limites.

Le parcours Réseaux de neurones approfondit les architectures. Le parcours PyTorch se concentre sur leur implémentation avec ce framework.

Pour évaluer les débouchés, recherchez les compétences et bibliothèques dans des offres France Travail et Apec datées. Un intitulé ou une tendance générale ne suffit pas.

Programme Complet de la Formation

Le programme détaille les architectures, les exercices, les métriques et les modalités d'évaluation abordés pendant la session.

Module 1 - Fondamentaux : Réseaux de neurones artificiels, perceptrons, fonctions d'activation, rétropropagation

Module 2 - Architectures CNN : Réseaux convolutifs pour la vision par ordinateur, classification d'images, détection d'objets

Module 3 - Architectures RNN/LSTM : Réseaux récurrents pour les séquences, traitement du langage naturel, séries temporelles

Module 4 - Transformers : Architecture attention, BERT, GPT, applications NLP avancées

Module 5 - GANs et IA Générative : Réseaux adversariaux génératifs, génération d'images, style transfer

Module 6 - MLOps Deep Learning : Déploiement de modèles, optimisation GPU, mise en production

Technologies et bibliothèques au programme

Le choix des bibliothèques dépend du projet et de l'environnement de l'entreprise. Vérifiez leur version et leur documentation officielle.

TensorFlow : entraînement, évaluation et export de modèles

PyTorch : entraînement, évaluation et prototypage de modèles

Keras : API haut niveau pour prototypage rapide

CUDA et GPU Computing : Accélération matérielle des calculs

Hugging Face : Bibliothèque de modèles pré-entraînés NLP

OpenCV : Vision par ordinateur et traitement d'images

Projets Pratiques Réalisés

Chaque module inclut des projets concrets que vous ajouterez à votre portfolio professionnel.

Classificateur d'images avec CNN et métriques documentées sur un jeu de test séparé

Système de reconnaissance faciale temps réel

Chatbot intelligent avec architecture Transformer

Générateur d'images avec GAN (style artistique)

Modèle de prédiction de séries temporelles financières

Système de recommandation basé sur le Deep Learning

Prérequis et Public Visé

Cette formation s'adresse aux professionnels souhaitant se spécialiser dans le Deep Learning.

Développeurs Python avec bases en machine learning

Data Scientists souhaitant approfondir le Deep Learning

Ingénieurs ML souhaitant travailler des architectures avancées

Chercheurs et doctorants en IA

Prérequis : Python intermédiaire, notions de ML, bases en algèbre linéaire

Débouchés et vérification des salaires

Les intitulés et rémunérations varient selon la mission, le secteur, la zone et l'expérience. Vérifiez-les sur un corpus d'offres consultées à la même date.

Deep Learning Engineer : conception, évaluation et déploiement de modèles

Computer Vision Engineer : traitement d'images, détection et segmentation

NLP Engineer : traitement du langage, évaluation et intégration

Research Scientist : expérimentation, publication et reproductibilité selon le poste

ML Architect : architecture, exploitation, sécurité et coûts

Freelance : comparer taux journalier, jours facturés, charges et périmètre de mission

Questions fréquentes

1
Quelle est la différence entre Machine Learning et Deep Learning ?

Le Machine Learning utilise des algorithmes classiques (régression, arbres de décision, SVM) qui nécessitent une ingénierie des features manuelle. Le Deep Learning utilise des réseaux de neurones profonds qui apprennent automatiquement les représentations pertinentes des données. Le Deep Learning excelle sur les données non structurées (images, texte, audio) mais nécessite plus de données et de puissance de calcul.

2
Ai-je besoin d'un GPU pour suivre la formation ?

Pas nécessairement. Le besoin dépend des modèles et des jeux de données. Vérifiez avant la session les ressources mises à disposition, les conditions des services cloud et les exigences matérielles du programme.

3
Cette formation est-elle éligible au CPF ?

Vérifiez l'offre exacte sur Mon Compte Formation, la certification associée et l'état de sa fiche. Une prise en charge dépend de votre éligibilité et de la décision du financeur.

4
Combien de temps dure la formation complète ?

La durée et le rythme doivent être lus sur le programme et le devis datés correspondant à la session. Demandez aussi la charge de travail personnel et les modalités d'évaluation.

5
Quels sont les débouchés concrets après cette formation ?

Les intitulés possibles incluent Deep Learning Engineer, Computer Vision Engineer, NLP Engineer et Research Scientist. Vérifiez leur présence, leurs missions et leurs prérequis dans des offres datées avant de choisir le parcours.

Parler de votre besoin de formation

Décrivez votre contexte pour identifier le programme et les modalités qui vous correspondent.

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Informations clés

Certification

Modalités précisées dans le programme de la session

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Points clés

Pratique de TensorFlow et PyTorch

Projets avec métriques documentées

Évaluation des acquis

Choix d'infrastructure expliqué

Formations associées

Consultez les programmes qui complètent le sujet traité sur cette page.

Formation Deep Learning : réseaux de neurones et évaluation

Qu'est-ce que le Deep Learning ?

Programme Complet de la Formation

Technologies et bibliothèques au programme

Projets Pratiques Réalisés

Prérequis et Public Visé

Débouchés et vérification des salaires

Questions fréquentes

1Quelle est la différence entre Machine Learning et Deep Learning ?

2Ai-je besoin d'un GPU pour suivre la formation ?

3Cette formation est-elle éligible au CPF ?

4Combien de temps dure la formation complète ?

5Quels sont les débouchés concrets après cette formation ?