Accueil
Conseil
Formation
Contact
Home
Nos formations
IA
Deep Learning Avancé
Deep Learning Avancé
Curriculum
6 Sections
18 Lessons
3 Days
Expand all sections
Collapse all sections
Rappels et approfondissements du Deep Learning
3
1.1
Rappels sur les réseaux de neurones et optimisation avancée
1.2
Fine-tuning et transfert d’apprentissage
1.3
Régularisation, dropout, batch normalization
Deep Learning pour la vision
3
2.1
Réseaux convolutionnels avancés : ResNet, EfficientNet, Vision Transformers
2.2
Détection d’objets et segmentation d’images
2.3
Applications : reconnaissance visuelle, inspection industrielle, traitement médical
Deep Learning pour le langage (NLP avancé)
3
3.1
Modèles séquentiels et Transformers
3.2
Fine-tuning de BERT, GPT et architectures dérivées
3.3
Applications : analyse de sentiments, traduction, génération de texte
Apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning)
3
4.1
Principes et terminologie du RL
4.2
Algorithmes : Q-learning, Deep Q-Network (DQN), Policy Gradient
4.3
Cas d’usage : robotique, jeux, optimisation de stratégies
Implémentation et déploiement
3
5.1
Entraînement distribué et utilisation de GPU/TPU
5.2
Implémentation sous Python avec TensorFlow / PyTorch
5.3
Déploiement sur Google Cloud AI, AWS SageMaker, ou Azure ML
Atelier pratique
3
6.1
Réalisation d’un mini-projet complet (vision, NLP ou RL)
6.2
Évaluation des performances et tuning des hyperparamètres
6.3
Discussion sur les défis : biais, robustesse, coût computationnel, durabilité
This content is protected, please
login
and
enroll
in the course to view this content!
Close
Accueil
Conseil
Formation
Contact
Modal title
Main Content