Deep Learning : réseaux de neurones profonds
Maîtrisez les réseaux de neurones avec PyTorch. CNN, RNN, Transformers pour vision et NLP.
L'IA de pointe
Le Deep Learning est la technologie derrière ChatGPT, les voitures autonomes, la reconnaissance faciale.
Cette formation intensive vous enseignera les architectures avancées de réseaux de neurones.
PyTorch en pratique
Nous utiliserons PyTorch, le framework préféré des chercheurs. Vous apprendrez à construire, entraîner et déployer des modèles deep learning.
Projets concrets : classificateur d'images, générateur de texte, détecteur d'objets.
Programme détaillé
Fondamentaux du Deep Learning
Perceptron, backpropagation, optimiseurs, fonctions de perte
PyTorch et tensors
Manipulation de tenseurs, autograd, construction de modèles
CNN : réseaux convolutifs
Vision par ordinateur, classification d'images, transfer learning
RNN et LSTM
Séries temporelles, génération de texte, séquences
Transformers et attention
Architecture des transformers, fine-tuning BERT/GPT
Projet final
Développement d'un modèle complet de bout en bout
Objectifs
- Maîtriser PyTorch
- Construire des CNN pour la vision
- Créer des RNN pour les séquences
- Comprendre et utiliser les transformers
Prérequis
- Python avancé
- Machine Learning maîtrisé
- Mathématiques (algèbre linéaire, calcul différentiel)
Pour qui ?
- Data scientists expérimentés
- Chercheurs en IA
- Ingénieurs ML seniors
- Doctorants
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