Deep Learning

Les participants auront l'occasion d'explorer des sujets tels que les réseaux de neurones convolutifs (CNN), les réseaux de neurones récurrents (RNN), les architectures de génération de texte et d'images, le transfert d'apprentissage, et les techniques de régularisation.

En combinant des exposés théoriques, des études de cas et des exercices pratiques, cette formation permettra aux participants de maîtriser les concepts du Deep Learning et de les appliquer à des problèmes réels dans des domaines tels que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel, et la reconnaissance de formes.

• Comprendre les concepts fondamentaux et les principes du Deep Learning.
• Maîtriser les architectures de réseaux de neurones profonds y compris les réseaux de neurones convolutifs et récurrents.
• Appliquer les algorithmes d'apprentissage profond aux problèmes de l'intelligence artificielle.
• Utiliser des techniques de prétraitement des données pour améliorer les performances du modèle.
• Explorer les applications pratiques du Deep Learning dans des domaines spécifiques.

Module 1. Introduction au Deep Learning

• Compréhension des bases du Deep Learning et de son importance.
• Présentation des architectures de réseaux de neurones profonds.
• Différences entre le Deep Learning et l'apprentissage machine traditionnel. 

Module 2. Architectures de réseaux de neurones profonds 

• Réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour la vision par ordinateur.
• Réseaux de neurones récurrents (RNN) pour le traitement séquentiel des données. 

Module 3. Entraînement des réseaux de neurones profonds

• Rétropropagation et mise à jour des poids du réseau.
• Techniques d'optimisation pour améliorer les performances du réseau. 

Module 4. Réseaux de neurones récurrents (RNN)

• Compréhension des RNN et de leur application au traitement du langage naturel.
• Entraînement de modèles RNN pour la génération de texte et la traduction automatique. 

Module 5. Architectures de génération de texte et d'images

• Exploration des architectures GAN (Generative Adversarial Networks) pour la génération de texte et d'images.
• Entraînement de modèles GAN pour générer des échantillons réalistes. 

Module 6. Transfert d'apprentissage

• Utilisation du transfert d'apprentissage pour réutiliser des modèles pré-entraînés.
• Adaptation de modèles pré-entraînés à de nouveaux problèmes spécifiques. 

Module 7. Techniques de régularisation

• Utilisation de techniques de régularisation pour éviter le surapprentissage.
• Présentation de techniques telles que l'abandon (dropout) et la régularisation L1/L2.

À la fin de la formation, les participants devraient être en mesure de :

• Comprendre les concepts et les principes fondamentaux du Deep Learning.
• Maîtriser les architectures de réseaux de neurones profonds.
• Appliquer les techniques d'entraînement des réseaux de neurones profonds.
• Explorer les avancées du Deep Learning
• Appliquer le Deep Learning à des problèmes réels dans les domaines de la vision par ordinateur et du traitement du langage naturel.

Les participants pourront utiliser ces compétences en Deep Learning pour résoudre des problèmes complexes, développer des modèles prédictifs puissants et exploiter le potentiel du Deep Learning dans divers domaines.