Formations Machine Learning

Formation Deep Learning et Réseaux de Neurones : Maîtrisez les Fondamentaux

Niveau :

Satisfaction de nos apprenants en 2024 : 98%
Taux d’assiduité : 100%

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Contexte de la formation

Vous cherchez à comprendre les concepts fondamentaux du Deep Learning et des réseaux de neurones ? Vous voulez booster votre carrière en acquérant une compétence clé dans le domaine de l’intelligence artificielle ? Vous êtes au bon endroit pour découvrir les opportunités que vous offre la maîtrise du Deep Learning.

Le Deep Learning, une branche du Machine Learning basée sur les réseaux de neurones, est devenu un outil essentiel dans la transformation numérique des entreprises. Son application dans divers secteurs tels que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et les systèmes de recommandation est en train de révolutionner notre façon d’interagir avec la technologie. Apprendre les fondamentaux du Deep Learning et des réseaux de neurones vous ouvre des portes à des opportunités professionnelles inégalées, vous permettant de vous démarquer dans votre domaine et d’accélérer votre carrière.

N’oublions pas que la maîtrise du Deep Learning n’est pas seulement un atout pour les ingénieurs et les développeurs. Les responsables de projet et les décideurs qui comprennent les fondamentaux du Deep Learning sont mieux équipés pour piloter l’innovation et la transformation numérique dans leur organisation.

Avec Expertisme, Organisme de Formation certifié QUALIOPI, plongez dans l’univers du Deep Learning et des réseaux de neurones à travers notre formation Deep Learning et Réseaux de Neurones : Les Fondamentaux. Notre formation vous permettra de comprendre et d’appliquer les concepts clés du Deep Learning, de maîtriser les bases théoriques et pratiques de l’architecture et de la convergence des réseaux de neurones, et de connaître les différentes architectures fondamentales existantes.

Votre Formateur Expert Métier vous guidera à travers des applications pratiques, vous apprendrez à implémenter des modèles de Deep Learning à l’aide de bibliothèques populaires telles que TensorFlow et PyTorch. Vous développerez également votre capacité à analyser et à évaluer les performances des modèles en utilisant des métriques appropriées.

La formation est conçue pour s’adapter à vos besoins et à votre rythme d’apprentissage. Que vous soyez un ingénieur, un analyste, un data scientist, ou un responsable de projet, cette formation est pour vous.

N’attendez plus, boostez votre carrière avec notre formation Deep Learning et Réseaux de Neurones : Les Fondamentaux. Cette compétence est de plus en plus recherchée dans le monde professionnel et sa maîtrise peut vous ouvrir de nouvelles opportunités. Profitez dès maintenant de cette occasion pour prendre une longueur d’avance. Vous ne le regretterez pas !

À qui s’adresse cette formation ?

Cette formation s’adresse à toute personne désirant approfondir ses connaissances en Deep Learning et réseaux de neurones.

Elle est particulièrement pertinente pour les ingénieurs en informatique et en télécommunications, les analystes de données, les data scientists et les data stewards. Les développeurs de logiciels, qu’ils soient généralistes ou spécialisés dans le traitement des données, y trouveront également un contenu riche et utile pour renforcer leurs compétences.

Même si vous n’êtes pas directement impliqué dans le traitement des données, mais que vous travaillez dans un domaine où la compréhension du Deep Learning et des réseaux de neurones peut apporter une valeur ajoutée – comme le marketing numérique, la finance quantitative ou la recherche académique – cette formation peut vous être bénéfique.

Pour résumer, si l’exploitation et l’interprétation des données font partie de votre quotidien professionnel, ou si vous aspirez à le devenir, cette formation est pour vous.

Objectifs

Appliquer les principes de base du Machine Learning et comprendre son évolution vers le Deep Learning
Analyser et mettre en œuvre les différentes architectures de réseaux de neurones existantes
Élaborer une méthodologie efficace pour la mise en place de réseaux de neurones, tout en reconnaissant les forces et limites de ces outils
Identifier et utiliser les composants essentiels du Deep Learning, tels que les réseaux de neurones simples, convolutifs et récursifs
Explorer et maîtriser l’utilisation de modèles plus avancés tels que les auto-encodeurs, les GANs et l’apprentissage par renforcement.

Programme

1. INTRODUCTION IA, MACHINE LEARNING ET DEEP LEARNING
- Historique, concepts de base et applications de l’Intelligence Artificielle
- Intelligence collective : agréger une connaissance partagée par de nombreux agents virtuels
- Algorithmes génétiques : faire évoluer une population d’agents virtuels par sélection
- Machine Learning usuel : définition
- Types de tâches : Supervised Learning, Unsupervised Learning, Reinforcement Learning
- Types d’actions : classification, régression, clustering, estimation de densité, réduction de dimensionalité
- Exemples d’algorithmes Machine Learning : régression linéaire, Naive Bayes, Random Tree
- Machine Learning versus Deep Learning : pourquoi le ML reste aujourd’hui l’état de l’art (Random Forests & XGBoosts) ?
2. CONCEPTS FONDAMENTAUX D'UN RÉSEAU DE NEURONES
- Rappel de bases mathématiques
- Le réseau de neurones : architecture, fonctions d’activation et de pondération des activations précédentes
- L’apprentissage d’un réseau de neurones : fonctions de coût, back-propagation, stochastic gradient descent
- Modélisation d’un réseau de neurones : modélisation des données d’entrée et de sortie selon le type de problème
- Appréhender une fonction par un réseau de neurones. Appréhender une distribution par un réseau de neurones
- Data Augmentation : comment équilibrer un dataset ?
- Généralisation des résultats d’un réseau de neurones
- Initialisations et régularisations d’un réseau de neurones : L1/L2 Regularization, Batch Normalization
- Optimisations et algorithmes de convergence
3. OUTILS USUELS MACHINE LEARNING ET DEEP LEARNING
- Outils de gestion de donnée : Apache Spark, Apache Hadoop
- Outils Machine Learning usuel : Numpy, Scipy, Sci-kit
- Frameworks DL haut niveau : PyTorch, Keras, Lasagne
- Frameworks DL bas niveau : Theano, Torch, Caffe, Tensorflow
4. CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS (CNN)
- Présentation des CNNs : principes fondamentaux et applications
- Fonctionnement fondamental d’un CNN : couche convolutionnelle, utilisation d’un kernel, padding et stride
- Architectures CNN ayant porté l’état de l’art en classification d’images : LeNet, VGG Networks, Network in Network
- Utilisation d’un modèle d’attention
- Application à un cas de figure de classification usuel (texte ou image)
- CNNs pour la génération : super-résolution, segmentation pixel à pixel
- Principales stratégies d’augmentation des Feature Maps pour la génération d’une image
5. RECURRENT NEURAL NETWORKS (RNN)
- Présentation des RNNs : principes fondamentaux et applications
- Fonctionnement fondamental du RNN : hidden activation, back propagation through time, unfolded version
- Évolutions vers les GRU (Gated Recurrent Units) et LSTM (Long Short Term Memory)
- Problèmes de convergence et vanishing gradient
- Types d’architectures classiques : prédiction d’une série temporelle, classification
- Architecture de type RNN Encoder Decoder. Utilisation d’un modèle d’attention
- Applications NLP : word/character encoding, traduction
- Applications vidéo : prédiction de la prochaine image générée d’une séquence vidéo
6. MODÈLES GÉNÉRATIONNELS : VAE ET GAN
- Présentation des modèles générationnels Variational AutoEncoder (VAE) et Generative Adversarial Networks (GAN)
- Auto-encoder : réduction de dimensionnalité et génération limitée
- Variational AutoEncoder : modèle générationnel et approximation de la distribution d’une donnée
- Définition et utilisation de l’espace latent. Reparameterization trick
- Fondamentaux du Generative Adversarial Networks
- Convergence d’un GAN et difficultés rencontrées
- Convergence améliorée : Wasserstein GAN, BeGAN. Earth Moving Distance
- Applications de génération d’images ou de photographies, génération de texte, super résolution
7. DEEP REINFORCEMENT LEARNING
- Reinforcement Learning
- Utilisation d’un réseau de neurones pour appréhender la fonction d’état
- Deep Q Learning : experience replay et application au contrôle d’un jeu vidéo
- Optimisations de la politique d’apprentissage. On-policy et off-policy. Actor critic architecture. A3C
- Applications : contrôle d’un jeu vidéo simple ou d’un système numérique

Version 4. Mise à jour le 01/01/2025
© EXPERTISME – Groupe SELECT® 2025 Tous droits réservés. Les textes présents sur cette page sont soumis aux droits d’auteur.

Pré-requis

Être muni d’un ordinateur relié à Internet, possédant une caméra, un micro et un haut-parleur. Ce matériel est indispensable pour suivre correctement la formation.
Avoir des bases en programmation. Vous devrez être capable de comprendre et d’écrire du code pour mettre en pratique les concepts abordés lors de la formation.
Maîtriser les outils informatiques et statistiques. Ces compétences seront essentielles pour manipuler les données et mettre en œuvre les modèles de Deep Learning.
Connaître les bases du Machine Learning. Bien que cette formation couvre les fondamentaux du Deep Learning, une compréhension préalable du Machine Learning vous aidera à mieux appréhender les concepts avancés.

Points forts de la formation

Votre plan pédagogique de formation sur-mesure avec l’évaluation initiale de votre niveau de connaissance du sujet abordé
Des cas pratiques inspirés de votre activité professionnelle, traités lors de la formation
Un suivi individuel pendant la formation permettant de progresser plus rapidement
Un support de formation de qualité créé sur-mesure en fonction de vos attentes et des objectifs fixés, permettant un transfert de compétences qui vous rende très rapidement opérationnel
Les dates et lieux de cette formation sont à définir selon vos disponibilités
Animation de la formation par un Formateur Expert Métier
La possibilité, pendant 12 mois, de solliciter votre Formateur Expert sur des problématiques professionnelles liées au thème de votre formation
Un suivi de 12 mois de la consolidation et de l’évolution de vos acquis.

Approche Pédagogique

Approche pédagogique

L’approche pédagogique a été construite sur l’interactivité et la personnalisation : Présentation illustrée et animée par le Formateur Expert, partage d’expériences, études de cas, mise en situation réelle.
Tous les supports sont fournis par support papier, mail ou clé USB à chaque stagiaire.

Méthodologie pédagogique employée :
Chaque formation en présentiel ou en distanciel est animée par un Formateur Expert Métier sélectionné selon ses compétences et expériences professionnelles. Apport d’expertise du Formateur, quiz en début et fin de formation, cas pratiques, échanges d’expérience. Accès en ligne au support de formation.

Méthodes utilisées et évaluation :
Evaluation et positionnement lors de la définition du projet pédagogique avec le(s) stagiaire(s). Un QCM est donné aux stagiaires le dernier jour de la formation pour valider leurs apprentissages. Une correction collective est effectuée par le Formateur. Une évaluation de fin de stage en direct est organisée entre le Formateur et le(s) stagiaire(s) pour recueillir et prendre en compte leurs appréciations. Une attestation de fin de stage est remise aux stagiaires.

Accessibilité

Toute demande spécifique à l’accessibilité de la formation par des personnes handicapées donnera lieu à une attention particulière et le cas échéant une adaptation des moyens de la formation.
Public en situation de handicap, contactez notre référent handicap au 01 42 66 36 42.

Formateur

Nos Formateurs sont des Experts Métiers intervenants sur les prestations inhérentes sur la thématique de la formation. Ils réalisent les audits et co-construisent l’offre et le déroulé de la formation avec l’Ingénieur Pédagogique avant validation par le Responsable Pédagogique. Ils sont sélectionnés pour leurs compétences pédagogiques et leurs expériences dans la formation pour adultes.

Référence : IA-88579

Durée : 21 heures soit 3 jours

Tarif : 2930€ HT / Personne

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Durée : 21 heures soit 3 jours

Tarif : Sur Devis

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Témoignages
de nos apprenants

« Formation complète sur le social Selling sur LinkedIn.
J’ai apprécié le support de formation très complet et documenté. Formateur extrêmement professionnel à l’écoute des problématiques et des diﬃcultés. »

« La formation m’a apporté une totale satisfaction.
J’ai reçu les informations nécessaires à la mise en pratique du référencement naturel de mon site Internet et les éléments correctifs aux pratiques précédemment utilisées.
Merci au formateur qui est un référenceur de métier. »

« La réunion organisée en amont de la formation a permis de cerner nos attentes et de cibler les besoins.
La formation aux publicités Facebook Ads était donc adaptée et a permis de voir les diﬀérents points attendus. Le formateur était à l’écoute et a répondu à l’ensemble de nos questions.
Il a également pu analyser nos contenus et performances de certaines campagnes et nous conseiller. »

« Très bonne formation à l’usage de Matomo Analytics.
Formateur à l’écoute et très pédagogue.»

« Merci pour la rapidité avec laquelle cette formation LinkedIn Ads a été organisée.
Par ailleurs, tout était clair et très bien expliqué par le formateur. »

« Formation personnalisée et individuelle, très appréciée.
La formation répondait à mes attentes : théorie et pratique.
Guillaume est pédagogue et c'était très intéressant.
J'ai appris beaucoup de choses ! Merci. »

« Merci pour l’ensemble des conseils et pour l'expertise. »

« Très bon formateur, rien à ajouter comme recommendation.
Très bonne formation, toujours à l’écoute »

« Les informations que j’ai reçues étaient très claires et adaptées, je suis tout à fait satisfaite de la formation qui m’a été prodiguée. »

« Formation claire faite sur mesure et formateur qui prend le temps de très bien expliquer. Beaucoup d'exemples fournis en Live. Bravo !»

« Mon besoin a bien été compris et la formation a répondu à toutes mes attentes, le tout dans une bonne ambiance. Un grand merci »

« Très bonne formation, axée très technique, sur les publicités Facebook et Instagram. De très bonnes solutions et astuces apprises, intéressantes à mettre en pratique pour tester. Je reviendrai sûrement vers l'équipe pour la mise en pratique continue de ces solutions »

« Formateur Très dynamique et très à l'écoute des besoins et du niveau de chacun, Merci. Je n'avais pas TikTok jusqu'à ce matin 10H et j'ai réussi à l'issue de cette formation à créer une vidéo. C'est formidable ! »

« Très bonne formation, avec un bon rythme et structuration (explication puis mise en pratique directe à chaque module) »

« Formation d’acculturation au Digital très claire, vivante, parfaitement documentée, et humainement agréable ! »

« Formation à l’initiation aux réseaux sociaux de qualité, directement adaptable dans nos missions. 2 journées très denses mais productives. Pleins d’idées et de conseils à mettre en pratique. »

« Merci à Guillaume pour cette formation en one-to-one qui était idéale pour appréhender le sujet en se focalisant sur le cas pratique qui me concerne. Guillaume a été très pédagogue, à l'écoute de mes demandes et à répondu à mes questions. Ce type de formation se prête parfaitement au distanciel.»