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Machine Learning

Deep Learning

Réseaux de neurones, CNNs, RNNs avec PyTorch et TensorFlow

4.9 (845 avis)
20+ personnes formées
12 semaines

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Papers de recherche
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Instructeur Expert

Mohamed Rahal

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Programme détaillé, calendrier et informations pratiques

Objectifs d'Apprentissage

Comprendre les fondements du DL

Construire des CNN/RNN/Transformers

Implémenter des modèles génératifs

Déployer en production

Prérequis

Machine Learning solide

Mathématiques (calcul, algèbre)

Python avancé

Note : Ces prérequis sont recommandés pour tirer le meilleur parti de la formation

Programme Complet

Syllabus de la Formation

Un parcours structuré pour une montée en compétences progressive

1

Module 1

Réseaux de neurones

Perceptrons Backpropagation Gradient descent
1 semaine
2

Module 2

Deep Neural Networks

Architectures profondes Initialization Regularization
1 semaine
3

Module 3

Optimisation

SGD variants Adam LR scheduling
1 semaine
4

Module 4

CNN

Convolutions Pooling Architectures classiques
2 semaines
5

Module 5

Computer Vision

Classification Detection Segmentation
1 semaine
6

Module 6

RNN

LSTM GRU Sequence modeling
1 semaine
7

Module 7

NLP avec Transformers

Attention BERT GPT
1 semaine
8

Module 8

Modèles génératifs

VAE GAN Diffusion
1 semaine
9

Module 9

Architectures avancées

ResNet EfficientNet ViT
1 semaine
10

Module 10

Projet capstone

Recherche Implementation Publication
2 semaines

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