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Référence: 241213452F

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Mise à jour le

Deep Learning

L'Ecole Numérique

Cet organisme a obtenu la marque « Qualiopi » pour ses actions de formation.

Cet organisme a obtenu la marque « Qualiopi » pour ses actions de bilans de compétences.

Niveau de sortie : Sans Niveau spécifique

Pour cette formation

1 session disponible

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Objectifs

Former les participants aux concepts avancés du Deep Learning, leur permettant de concevoir, développer et déployer des modèles neuronaux profonds pour des applications variées.

Programme

Module 1 : Fondamentaux du Deep Learning
  • Introduction au Deep Learning : Concepts clés, architecture des réseaux neuronaux profonds.
  • Frameworks de Deep Learning : Utilisation de TensorFlow et PyTorch pour la construction de modèles.
Module 2 : Préparation des Données et Exploration
  • Prétraitement des Données : Techniques pour nettoyer, normaliser et transformer les données pour le Deep Learning.
  • Visualisation des Données : Utilisation de techniques de visualisation pour comprendre les données.
Module 3 : Réseaux de Neurones Profonds
  • Architectures de Réseaux Neuronaux : Étude approfondie des CNN (Convolutional Neural Networks), RNN (Recurrent Neural Networks) et architectures avancées.
  • Entraînement et Optimisation des Modèles : Techniques pour entraîner et optimiser les modèles Deep Learning.
Module 4 : Applications Avancées et Déploiement
  • Applications Pratiques du Deep Learning : Utilisation dans la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel, etc.
  • Déploiement de Modèles : Techniques pour déployer des modèles Deep Learning dans des environnements de production.
  • Éthique et Sécurité en Deep Learning : Considérations éthiques et meilleures pratiques en matière de sécurité des données.

Certifications et métiers visés

Consulter le diplôme, titre ou certificat... délivrés en fin de formation ainsi que les métiers auxquels cette formation vous donne accès.

Résultats attendus

  • Maîtrise du Deep Learning : Capacité à construire et à optimiser des modèles neuronaux profonds.
  • Compétences Techniques Avancées : Utilisation avancée de TensorFlow et PyTorch pour des applications de Deep Learning.
  • Application dans des Domaines Spécifiques : Capacité à appliquer le Deep Learning à des problèmes spécifiques comme la vision par ordinateur et le NLP.
  • Portefeuille de Projets : Création d'un portfolio de projets démontrant les compétences et les réalisations en Deep Learning.
  • Préparation à la Carrière : Acquisition des compétences et stratégies nécessaires pour réussir dans le domaine du Deep Learning.
  • Développement Professionnel Continu : Accès continu à la plateforme de formation pour se tenir à jour avec les avancées en Deep Learning.

Métier(s) correspondant(s)

Nom du métier Lien vers la fiche du métier
K2102 : Coordination pédagogique Fiche métier - nouvel onglet
K2103 : Direction d'établissement et d'enseignement Fiche métier - nouvel onglet
K2104 : Éducation et surveillance au sein d'établissements d'enseignement Fiche métier - nouvel onglet
K2106 : Enseignement des écoles Fiche métier - nouvel onglet
K2107 : Enseignement général du second degré Fiche métier - nouvel onglet
K2108 : Enseignement supérieur Fiche métier - nouvel onglet
K2109 : Enseignement technique et professionnel Fiche métier - nouvel onglet
K2111 : Formation professionnelle Fiche métier - nouvel onglet

1 session : Deep Learning

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    • Distanciel

    Formation professionnelle