IA | Deep Learning

Formation créée le 14/09/2025. Dernière mise à jour le 15/09/2025.
Version du programme : 1

Type de formation

Formation à distance

Durée de formation

30 heures (15 jours)

Accessibilité

Oui
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IA | Deep Learning


Cette formation complète sur l'IA et le Deep Learning est conçue pour les professionnels de la gestion de données ou ceux souhaitant se reconvertir dans ce domaine. Elle couvre les bases de l'IA, les principes du Machine Learning, les fondements du Deep Learning, et l'application des réseaux de neurones artificiels, convolutifs et récursifs. Les participants apprendront également à optimiser les modèles de Deep Learning, à expérimenter avec les réseaux génératifs antagonistes (GAN), et à intégrer le Deep Learning dans des applications pratiques.

Objectifs de la formation

  • Comprendre les bases de l’Intelligence Artificielle (IA).
  • Définir les principes fondamentaux du Machine Learning.
  • Explorer les fondements du Deep Learning.
  • Appliquer les concepts des Réseaux de Neurones Artificiels (ANN).
  • Utiliser les Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN).
  • Implémenter les Réseaux de Neurones Récursifs (RNN).
  • Optimiser les modèles de Deep Learning.
  • Expérimenter avec les Réseaux Génératifs Antagonistes (GAN).
  • Intégrer le Deep Learning dans des applications pratiques.
  • Explorer les tendances émergentes en Deep Learning.

Profil des bénéficiaires

Pour qui
  • Professionnels dans le domaine de la gestion de données
  • Personne souhaitant se reconvertir dans ce domaine professionnel
Prérequis
  • Être sensibilisé à la gestion de données

Contenu de la formation

Comprendre les Fondements de l’Intelligence Artificielle (IA)
  • Définir les bases de l’IA et son évolution.
  • Explorer les domaines d’application de l’IA.
Appréhender les Principes du Machine Learning
  • Identifier les concepts fondamentaux du Machine Learning.
  • Examiner les différentes approches de l’apprentissage automatique.
Se Familiariser avec le Deep Learning
  • Comprendre les bases du Deep Learning.
  • Examiner les différences entre le Deep Learning et le Machine Learning traditionnel.
Appliquer les Réseaux de Neurones Artificiels (ANN)
  • Comprendre le fonctionnement des réseaux de neurones.
  • Appliquer les ANN dans des tâches spécifiques.
Utiliser les Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN)
  • Explorer les CNN et leur utilisation dans la vision par ordinateur.
  • Appliquer les CNN à des problèmes de reconnaissance d’images.
Implémenter les Réseaux de Neurones Récursifs (RNN)
  • Comprendre les RNN et leur utilisation dans le traitement séquentiel.
  • Appliquer les RNN dans des scénarios concrets.
Optimiser les Modèles de Deep Learning
  • Appliquer des techniques d’optimisation aux modèles de Deep Learning.
  • Évaluer les performances des modèles et les ajuster en conséquence.
Expérimenter avec les Réseaux Génératifs Antagonistes (GAN)
  • Comprendre le concept des GAN.
  • Expérimenter avec la génération de contenu par les GAN.
Intégrer le Deep Learning dans les Applications Pratiques
  • Appliquer le Deep Learning dans des projets concrets.
  • Évaluer les avantages et les limitations du Deep Learning dans des cas d’utilisation spécifiques.
Explorer les Tendances Émergentes en Deep Learning
  • Analyser les tendances émergentes dans le domaine du Deep Learning.
  • Identifier les opportunités futures et les développements potentiels.

Équipe pédagogique

Intervenants : professionnels dans le domaine de la formation et aguerris aux méthodes pédagogiques

Suivi de l'exécution et évaluation des résultats

  • Test de positionnement (Bilan d'entrée)
  • Évaluations pendant la formation

Ressources techniques et pédagogiques

  • Exercices / Cas pratiques
  • Livret de formation

Qualité et satisfaction

Non spécifié

Capacité d'accueil

Entre 1 et 6 apprenants

Délai d'accès

2 semaines

Accessibilité

Accessibilité ou possibilités d’adaptation des modalités proposées aux apprenants en situation de handicap. Nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap, nous contacter. Nous étudions toutes les situations pour envisager une intégration dans la formation, pour cela n’hésitez pas à nous faire part de vos besoins au moment de votre inscription. Si malgré tous nos efforts, il nous était impossible d’adapter notre accueil, nous prévoyons une orientation vers des organismes appropriés.