Deep Learning & IA
Deep Learning & AI
Maîtrisez les réseaux de neurones profonds avec TensorFlow/PyTorch: CNN, RNN, Transformers et applications modernes.
📋Prérequis
Python, ML de base, mathématiques (algèbre linéaire, calcul), programmation solide
🎯Débouchés possibles
Ce que vous allez apprendre
Les phases du parcours
Phase fondamentale - Neural Networks
Durée estimée : 2-4 mois
Bases des réseaux de neurones et frameworks
Réseaux de neurones
Perceptron, backpropagation et optimisation
📚Sujets principaux :
- •Perceptron
- •Activation functions
- •Backpropagation
- •Gradient descent
- •Loss functions
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓MNIST classification
- ✓Binary classifier
- ✓Multi-class NN
TensorFlow/Keras
Framework de deep learning
📚Sujets principaux :
- •Sequential API
- •Functional API
- •Callbacks
- •TensorBoard
- •Data pipelines
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Modèle séquentiel
- ✓Custom training loop
- ✓Data augmentation
PyTorch fondamentaux
Alternative flexible à TensorFlow
📚Sujets principaux :
- •Tensors
- •Autograd
- •nn.Module
- •DataLoader
- •Training loop
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Classifier PyTorch
- ✓Custom dataset
- ✓GPU training
Phase avancée - Architectures modernes
Durée estimée : 3-4 mois
CNN, RNN et architectures spécialisées
CNN - Computer Vision
Réseaux convolutifs et vision
📚Sujets principaux :
- •Convolution
- •Pooling
- •ResNet
- •Transfer learning
- •Fine-tuning
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Classification images
- ✓Transfer learning ResNet
- ✓Custom CNN
RNN & LSTM
Réseaux récurrents pour séquences
📚Sujets principaux :
- •RNN
- •LSTM
- •GRU
- •Bidirectional
- •Sequence to sequence
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Prédiction série temporelle
- ✓Text generation
- ✓Sentiment analysis
Transformers & Attention
Architecture moderne pour NLP et vision
📚Sujets principaux :
- •Self-attention
- •Multi-head attention
- •Positional encoding
- •BERT
- •GPT
- •Vision Transformers
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Fine-tune BERT
- ✓Text classification
- ✓Question answering
Phase expert - Applications avancées
Durée estimée : 2-4 mois
GANs, RL et déploiement DL
GANs & Generative AI
Modèles génératifs
📚Sujets principaux :
- •GAN
- •DCGAN
- •StyleGAN
- •VAE
- •Diffusion models
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Image generation
- ✓Style transfer
- ✓Deepfake detection
Reinforcement Learning
Apprentissage par renforcement de base
📚Sujets principaux :
- •Q-Learning
- •DQN
- •Policy gradients
- •Actor-Critic
- •Gym environments
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Cartpole agent
- ✓Atari games
- ✓Custom RL env
Déploiement DL
Modèles DL en production
📚Sujets principaux :
- •ONNX
- •TensorFlow Lite
- •TorchScript
- •Model optimization
- •Edge deployment
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓API modèle DL
- ✓Mobile deployment
- ✓Optimisation inference
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