Formations Machine Learning

Formation Deep Learning et Réseaux de Neurones : Maîtrisez les Fondamentaux

Optimisez vos stratégies data-driven en intégrant le deep learning pour un avantage concurrentiel décisif.

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 !

En résumé

Cette formation Deep Learning et Réseaux de Neurones vous donne les bases solides et opérationnelles pour comprendre, concevoir et déployer des modèles modernes d’IA. À partir des fondamentaux du Machine Learning, vous apprendrez à maîtriser les architectures clés (CNN, RNN, VAE, GAN, Deep Reinforcement Learning) et les principaux frameworks (TensorFlow, PyTorch) afin d’adresser des cas d’usage réels en vision, NLP, séries temporelles et génération de données.

Ce que cette formation va réellement changer pour vous :
• Comprendre en profondeur les principes du Deep Learning et des réseaux de neurones modernes.
• Savoir choisir, concevoir et entraîner des architectures adaptées à vos cas d’usage métier.
• Mettre en œuvre des modèles en pratique avec TensorFlow, PyTorch et les bibliothèques Python usuelles.
• Évaluer, optimiser et fiabiliser vos modèles (généralisation, régularisation, convergence).
• Explorer les modèles avancés : CNN, RNN/GRU/LSTM, VAE, GAN, Deep Reinforcement Learning.

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.

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.

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 5. Mise à jour le 01/01/2026
© EXPERTISME – Groupe SELECT® 2025 Tous droits réservés. Les textes présents sur cette page sont soumis aux droits d’auteur.

Pourquoi choisir EXPERTISME ?

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En choisissant EXPERTISME pour votre formation Deep Learning et Réseaux de Neurones, vous bénéficiez :
• D’un organisme certifié QUALIOPI, qui garantit la qualité des processus pédagogiques et le sérieux de l’accompagnement.
• De parcours conçus par des professionnels de l’IA, habitués à déployer des modèles de Deep Learning dans des environnements de production.
• D’une pédagogie fondée sur l’alternance entre apports théoriques clairs, démonstrations guidées, exercices pratiques et retours d’expérience terrain.
• De supports de formation structurés, d’exemples de code réutilisables et de bonnes pratiques immédiatement applicables dans vos projets.
• D’un accompagnement personnalisé pour relier les concepts vus en formation à vos cas d’usage réels (vision, NLP, séries temporelles, recommandation, etc.).

Formateurs Experts Métiers soigneusement sélectionnés, spécialistes du Deep Learning et Réseaux de Neurones avec plus de 7 ans d’expérience.

Notre mission: vous rendre autonome, efficace et rentable dans la maîtrise et l’application de Deep Learning et Réseaux de Neurones.

Quelle formation est faite pour vous selon votre problématique ?

Vous ne savez pas quelle formation choisir ? Repérez votre situation ci-dessous :

Votre enjeu métier	Formation recommandée	Valeur ajoutée obtenue
Maîtriser les fondamentaux du Deep Learning et des réseaux de neurones avant de passer à des architectures très avancées.	Formation Deep Learning - Niveau Expert : Data Science avec PyTorch et TensorFlow	Compléter cette formation par un niveau expert pour déployer des architectures complexes, optimiser finement les modèles et industrialiser vos projets Deep Learning.
Renforcer vos bases en Machine Learning classique pour mieux comprendre le positionnement du Deep Learning.	Formation Machine Learning - Niveau Avancé : Maîtrisez les fondamentaux	Acquérir une vision solide des algorithmes de Machine Learning usuels et de leurs cas d’usage avant de plonger plus loin dans les réseaux de neurones profonds.
Approfondir la maîtrise de Python et des bibliothèques de Machine Learning pour préparer vos projets Deep Learning.	Formation Machine Learning - Niveau Avancé : maîtrise du Machine Learning et de Python	Structurer vos compétences Python, Numpy, Scikit-learn et bonnes pratiques de code pour accélérer ensuite l’implémentation de modèles Deep Learning.
Découvrir et maîtriser l’état de l’art en Intelligence Artificielle au-delà du seul Deep Learning.	Formation Machine Learning - Niveau Avancé : Maîtrisez l'État de l'Art en Intelligence Artificielle	Compléter votre vision par un panorama des techniques IA de pointe et savoir positionner le Deep Learning parmi les autres approches modernes.
Industrialiser vos modèles Machine Learning et Deep Learning avec des pratiques MlOps robustes.	Formation Machine Learning : Adopter les bonnes pratiques MlOps	Passer de la preuve de concept à la production en mettant en place des pipelines, du monitoring et des bonnes pratiques de déploiement de modèles.

Formation Deep Learning et Réseaux de Neurones : Maîtrisez les Fondamentaux disponible partout en France

Chaque année, de nombreux professionnels se forment avec EXPERTISME.
Nos Formateurs Experts Métiers interviennent en individuel sur-mesure ou en intra entreprise-sur-mesure régulièrement dans :
• L’un de nos 54 centres à Paris, Lyon, Lille, Bordeaux, Toulouse, Marseille, Nice…
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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.

FAQ – Questions fréquentes sur notre formation

La formation est-elle accessible en distanciel ?
Oui, la formation est disponible en distanciel par visioconférence ce qui vous permet d’enregistrer et de conserver un support vidéo de votre formation en plus du support de formation.
Quel est le niveau requis en programmation pour suivre cette formation ?
Il est nécessaire d’avoir des bases en programmation, idéalement en Python : être capable de lire et d’écrire du code simple, de manipuler des structures de données et de comprendre une logique algorithmique. Ces compétences sont indispensables pour mettre en pratique les concepts de Deep Learning présentés.
Dois-je déjà connaître le Machine Learning avant de suivre cette formation ?
Une connaissance de base du Machine Learning est fortement recommandée. La formation revient sur les principes généraux, mais une familiarité préalable avec les notions de classification, régression, surapprentissage ou encore validation croisée vous permettra de tirer un maximum de valeur du contenu Deep Learning.
Les formateurs sont-ils des experts du Deep Learning ?
Nos Formateurs Experts Métiers sont des experts avec en moyenne plus de 7 ans d’expérience. Ils interviennent régulièrement sur des projets IA concrets et maîtrisent les principaux frameworks de Deep Learning (TensorFlow, PyTorch…).
Quel matériel est nécessaire pour suivre la formation dans de bonnes conditions ?
Vous devez disposer d’un ordinateur connecté à Internet, équipé d’une caméra, d’un micro et d’un haut-parleur pour suivre efficacement la formation, notamment en distanciel. Vous devez également être à l’aise avec les outils informatiques et statistiques de base afin de manipuler les données et exécuter les notebooks ou scripts fournis.

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.

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Référence : IA-88579

Durée : 21 heures soit 3 jours

Tarif : 2930€ HT / Personne

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Témoignages
de nos apprenants

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J’ai apprécié le support de formation très complet et documenté. Formateur extrêmement professionnel à l’écoute des problématiques et des diﬃcultés. »

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« La réunion organisée en amont de la formation a permis de cerner nos attentes et de cibler les besoins.
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Formateur à l’écoute et très pédagogue.»

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« Tout était correctement organisé, rien à redire. Reste à mettre en pratique. Formateur de grande qualité et très pédagogue. Merci ! »

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