AI & Deep Learning Fiches validées

Devenez un expert en traitement avancé des données grâce au Deep Learning en 3 mois.
Explorez les bases du Deep Learning, y compris les architectures neuronales, l'apprentissage supervisé, non supervisé, et les techniques d'optimisation. Vous Acquérez des compétences en déploiement via TensorFlow, PyTorch, Keras. Et travailerez directement sur des projets pratiques, tels que la classification d'images et la génération de texte.

4 heures en présentiel /semaine pendant 3 mois.
Formation disponible dans nos deux écoles ou en ligne.
Planning disponible en semaine, soir, weekend ou en ligne.
Prix : 49 000 DZD.

Programme : 

Introduction au Deep Learning
Aperçu du le Deep Learning.
Du Perceptron aux Perceptrons Multi-couches.
Les réseaux neuronaux, qu’est-ce que c’est ? Comment sont-ils entraînés ?
Hyperparamètres.
Descente de gradient.
Plateformes d’apprentissage profond : TensorFlow / PyTorch et Keras.

Deep Learning pour la vision par ordinateur
Introduction à la vision par ordinateur.
Applications de la vision par ordinateur.
Réseaux de neurones convolutifs (CNN).
Augmentation des données.
Transfert d’apprentissage.
Ajustement fin (fine-tuning).

Deep Learning pour les séquences
Données séquentielles.
Séries temporelles.
Réseaux neuronaux récurrents (RNN).
Réseaux de neurones LSTM.
Autres variantes de RNN.

Deep Learning pour le traitement du langage naturel (NLP)
Introduction au NLP.
Applications du NLP.
Quelques techniques de NLP.
Classification de texte.
Génération de texte avec les LSTM et Keras.
Aperçu des chatbots.
Modèles de langage volumineux (LLMs).

Modélisation générative profonde
Modélisation générative profonde.
Modélisation générative (Qu’est-ce que c’est ? Pourquoi l’utilisons-nous ?).
Autoencodeurs.
Autoencodeurs variationnels (VAEs).
Réseaux génératifs antagonistes (GAN).
Applications des GAN.

Projet final
Création d’un projet réel combinant deux sous-domaines ou plus de l’apprentissage profond.