Formation Transformers et réseaux de neurones
Concevoir et évaluer des CNN, RNN et architectures Transformers selon le type de données. Pour un parcours global sur l’entraînement et l’évaluation, consultez la formation Deep Learning.
Adapté
format selon le niveau
Selon dossier
financement à vérifier
Questionnaire
Satisfaction
sur devis
Tarif
Formations et interventions,
événements dédiés à l'IA
Les liens ci-dessous présentent les actions et interventions publiques de BGB Formation.
Pourquoi se former aux réseaux de neurones ?
Les réseaux de neurones sont utilisés pour la reconnaissance d'images, le traitement du langage, la prévision et la génération de contenu. Leur emploi demande des données adaptées, une évaluation mesurable et un suivi des erreurs.
Concevoir un modèle utile suppose de cadrer les données, le coût de calcul, les métriques, les biais et les conditions d'exploitation. Le programme relie ces choix techniques à un cas d'usage défini.
La formation travaille les fondamentaux mathématiques, la conception, l'entraînement, l'évaluation et les conditions d'exploitation. Le niveau et le format exacts sont précisés dans le programme.
Comprendre les réseaux de neurones
Les fondamentaux
Un réseau de neurones est compose de couches de neurones artificiels interconnectes. Chaque neurone recoit des entrees, les pondere, applique une fonction d'activation et produit une sortie. L'apprentissage consiste à ajuster ces poids pour minimiser l'erreur entre les predictions du modèle et les résultats attendus.
Les concepts fondamentaux que vous maitriserez incluent :
- Perceptrons et réseaux multicouches (MLP)
- Fonctions d'activation : ReLU, Sigmoid, Tanh, Softmax
- Retropropagation et descente de gradient
- Regularisation : Dropout, Batch Normalization
- Optimiseurs : SGD, Adam, RMSprop
Réseaux convolutifs (CNN)
Les CNN traitent notamment des images et des vidéos. Leurs filtres peuvent apprendre des caractéristiques hiérarchiques comme des contours, des textures, des formes puis des objets.
Applications pratiques des CNN :
- Classification d'images et detection d'objets
- Reconnaissance faciale et biomtrique
- Analyse d'images medicales (radiologie, dermatologie)
- Contrôle qualité industriel automatise
- Vehicules autonomes et robotique
Réseaux recurrents (RNN) et LSTM
Les RNN excellent dans le traitement des sequences : texte, audio, series temporelles. Ils maintiennent une "memoire" des elements precedents pour contextualiser chaque nouvelle entree. Les variantes LSTM et GRU resolvent le problème du gradient qui s'evanouit sur les longues sequences.
Cas d'usage des architectures recurrentes :
- Traduction automatique et correction grammaticale
- Generation de texte et chatbots
- Reconnaissance vocale et synthese audio
- Prevision de series temporelles financieres
- Analyse de sentiment et classification de texte
Architecture Transformer
L'architecture Transformer s'appuie sur un mécanisme d'attention pour relier des éléments d'une séquence. Elle est utilisée dans des modèles de texte, d'image et d'autres données séquentielles.
Vous apprendrez à implementer et fine-tuner des Transformers pour vos cas d'usage spécifiques, en comprenant les mecanismes d'attention, le positional encoding et les différentes variantes architecturales.
Programme détaillé de la formation
Module 1 : fondamentaux
Mathematiques pour le deep learning, perceptrons, réseaux multicouches, fonctions d'activation et backpropagation.
Module 2 : réseaux convolutifs
Convolutions, pooling, architectures celebres (ResNet, VGG, EfficientNet), transfer learning pour la vision.
Module 3 : réseaux récurrents et séquences
RNN vanilla, LSTM, GRU, traitement de sequences, embeddings textuels, seq2seq.
Module 4 : Transformers
Mecanisme d'attention, architecture encoder-decoder, BERT, GPT, fine-tuning avec Hugging Face.
Module 5 : projet et exploitation
Projet complet de A à Z, optimisation, quantification, deploiement cloud et edge.
Outils et frameworks utilises
Le programme prévoit des exercices avec une sélection d'outils adaptée au format retenu :
A qui s'adresse cette formation ?
- Data Scientists souhaitant approfondir leurs compétences en deep learning
- Développeurs voulant intégrer des modèles neuronaux dans leurs applications
- Ingenieurs ML cherchant à maîtriser les architectures avancees
- Chercheurs débutant dans les réseaux de neurones
- Etudiants en informatique ou mathematiques appliquees
Prérequis
- Programmation Python (niveau intermediaire)
- Bases en algebre lineaire et calcul differentiel
- Notions de machine learning classique (recommande)
Questions frequentes
Faut-il un GPU pour suivre la formation ?
Les ressources de calcul dépendent de l'environnement, du compte et des quotas disponibles. Le matériel et les accès nécessaires sont confirmés avant la session.
Quel niveau en mathematiques est requis ?
Le niveau attendu en algèbre linéaire et en calcul différentiel figure dans les prérequis du programme retenu.
PyTorch ou TensorFlow ?
Le choix dépend du cas d'usage et de l'environnement cible. Les bibliothèques réellement utilisées sont indiquées dans le programme.
Maîtrisez les réseaux de neurones
Format précisé dans le programme. Financement étudié selon le parcours et l'accord du financeur.
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