Deep Learning et méthode d’apprentissage

Cette formation vise à fournir un aperçu des techniques les plus récentes et implique l'étude approfondie des techniques avancées en matière de Deep Learning, mettant particulièrement l'accent sur les méthodes adaptées à l'apprentissage en temps réel. Ce module offre une exploration approfondie des architectures de réseaux de neurones profonds, des méthodes d'optimisation, et des stratégies de régularisation spécifiquement conçues pour les environnements en temps réel.

Les participants auront l'opportunité de comprendre les principes fondamentaux du Deep Learning, y compris les réseaux de neurones simples (ANN), les réseaux de neurones convolutifs (CNN) et récurrents (RNN), ainsi que les dernières avancées telles que les réseaux neuronaux adverses génératifs (GAN) et les réseaux de transformer. Le module abordera également les défis spécifiques liés à l'implémentation du Deep Learning dans des applications en temps réel, en mettant l'accent sur l'optimisation des modèles pour des performances en temps réel, la gestion des flux de données continus, et la prise de décision en temps réel.

Objectifs pédagogiques

Les objectifs pour un candidat ayant suivi cette formation sont :

• Compréhension des fondamentaux du Deep Learning, y compris les réseaux de neurones simples (ANN), les réseaux de neurones convolutifs (CNN) et récurrents (RNN). 
• Exploration des dernières avancées telles que les réseaux neuronaux adverses génératifs (GAN) et les réseaux de transformer. 
• Approfondissement des défis spécifiques liés à l'implémentation du Deep Learning dans des applications en temps réel. 
• Optimisation des modèles pour des performances en temps réel. 
• Gestion des flux de données continus. 
• Prise de décision en temps réel. 

Public concerné

Développeurs, analystes.

Prérequis

Pour bénéficier pleinement de cette formation, les participants doivent avoir des connaissances préalables dans les domaines suivants : fondamentaux du machine learning, programmation Python et concepts de base du deep Learning. 

Programme de la formation

Introduction au Deep Learning 

• Définition et fondements 
• • Introduction à l’IA, ML et DL. 
  • Concept de réseaux de neurones artificiels. 
  • Évolution historique du Deep Learning. 
• Applications et domaines d'utilisation 
• • Vision par ordinateur. 
  • Traitement du langage naturel. 
  • Reconnaissance de la parole.
  • Autres domaines émergents. 
• La différence entre ML et DL.

Fondamentaux des réseaux de neurones 

• Structure basique d'un neurone artificiel 
• • Fonctions d'activation. 
  • Poids et Biais.
• Processus d'entraînement d'un réseau de neurones 
• • Fonction de coût et rétropropagation. 
  • Optimisation des paramètres (Gradient Descent, Adam, etc.).
• Architecture des réseaux de neurones 
• • Couches d'entrée, cachées et de sortie.
  • Réseaux de neurones pour classification / régression.
  • Travaux pratiques et études de cas réels en utilisant Forward/Backward propagation. 

Convolutional Neural Networks (CNN) 

• Introduction aux CNN 
• • Rôle dans la vision par Ordinateur et l’avantage du CNN dans les traitements des images.
  • Caractéristiques des couches convolutives.
• Applications Pratiques des CNN 
• • Classification d'Images. 
  • Détection d'Objets. 

Réseaux Neuronaux Récurrents (RNN) 

• Fondements des RNN 
• • Les différentes architectures (one to one, one to many et many to many ...).
  • Mécanismes de Mémoire (LSTM, GRU). 
• Applications dans le Traitement du Langage Naturel
• • Modèles de Langage (la génération de textes avec un réseau LSTM).
  • Traduction Automatique. 

Avancées en Deep Learning 

• Génération de Contenu avec les GAN. 
• Architectures Transformer. 
• Apprentissage en temps réel.

Projets Pratiques et Travaux Pratiques 

• Applications Pratiques en Deep Learning. 
• Travaux dirigés avec des Bibliothèques Populaires (TensorFlow, keras et PyTorch).

Moyens pédagogiques

• Études de cas réels. 
• Interaction avec les participants.