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Deep Learning & IA

Deep Learning & AI

Maîtrisez les réseaux de neurones profonds avec TensorFlow/PyTorch: CNN, RNN, Transformers et applications modernes.

Niveau
Avancé
Durée estimée
8-12 mois
Nombre de phases
3

📋Prérequis

Python, ML de base, mathématiques (algèbre linéaire, calcul), programmation solide

🎯Débouchés possibles

Deep Learning EngineerAI ResearcherML EngineerComputer Vision EngineerNLP Engineer

Ce que vous allez apprendre

Deep LearningNeural NetworksTensorFlowPyTorchCNNRNNTransformers

Les phases du parcours

1

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
2

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
3

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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Conseils pour réussir

💪

Pratique régulière

Réalisez des projets concrets pour appliquer ce que vous apprenez

👥

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Prenez des notes

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🎯

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