Développez vos aptitudes

Nous proposons aux étudiants, aux élèves et aux professionnels, une aide aux cours et apprentissage en ligne.

De la Data au décisionnel : Comprendre le Deep Learning

Domaine : COURS

DESCRIPTION DE LA FORMATION

From Data to Business Intelligence: Understanding Deep Learning is a course specially designed to introduce you to deep learning, a technology that enables computers to learn and make predictions from large amounts of data. This course will guide you through the basic concepts of deep learning, explaining in simple terms how neural networks mimic the way the human brain works to process complex information. You will discover how to prepare your data so that it is ready to be used by these advanced models, and how to build and train your own models using powerful tools such as TensorFlow and PyTorch. The course also covers practical applications of deep learning, such as image recognition and natural language processing, to show you how these technologies can be applied in the real world. Whether you are a beginner or have limited experience of data science, this course will provide you with the knowledge you need to understand how to transform raw data into useful information and strategic decision-making. By the end of the course, you will be able to apply these skills to solve complex problems and harness the potential of deep learning in a variety of areas ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- De la Data au Décisionnel : Comprendre le Deep Learning est une formation spécialement conçue pour vous initier au deep learning, une technologie qui permet aux ordinateurs d'apprendre et de faire des prédictions à partir de grandes quantités de données. Ce cours vous guidera à travers les concepts de base du deep learning, en expliquant de manière simple comment les réseaux neuronaux imitent le fonctionnement du cerveau humain pour traiter des informations complexes. Vous découvrirez comment préparer vos données pour qu'elles soient prêtes à être utilisées par ces modèles avancés, et comment construire et entraîner vos propres modèles en utilisant des outils puissants comme TensorFlow et PyTorch. Le cours couvre également des applications pratiques du deep learning, telles que la reconnaissance d'images et le traitement du langage naturel, pour vous montrer comment ces technologies peuvent être appliquées dans le monde réel. Que vous soyez un débutant ou que vous ayez une expérience limitée en data science, cette formation vous fournira les connaissances nécessaires pour comprendre comment transformer des données brutes en informations utiles et prises de décision stratégiques. À la fin du cours, vous serez capable d'appliquer ces compétences pour résoudre des problèmes complexes et tirer parti du potentiel du deep learning dans divers domaines

PROGRAMME DU COURS

Objectifs du cours :

  • Comprendre les principes fondamentaux du deep learning et des réseaux neuronaux.
  • Apprendre à préparer et prétraiter les données pour le deep learning.
  • S'initier aux outils TensorFlow et PyTorch pour créer et entraîner des modèles de deep learning.
  • Explorer des applications pratiques telles que la reconnaissance d'images et le traitement du langage naturel.
  • Développer des compétences pour transformer des données en décisions stratégiques.

 

Chapitre 1: Introduction et Objectifs du Cours

  • Présentation du cours, des objectifs et des attentes.
  • Introduction au deep learning : Qu'est-ce que c'est et pourquoi est-ce important ?

Chapitre 2 : Fondamentaux du Deep Learning

  • Les concepts de base : réseaux neuronaux, neurones, couches, fonctions d'activation.
  • Comparaison entre machine learning traditionnel et deep learning.
  • Architecture des réseaux neuronaux : perceptron multicouche (MLP), réseaux convolutifs (CNN), réseaux récurrents (RNN).

Chapitre 3 : Préparation des Données

  • Importance de la préparation des données dans le deep learning.
  • Techniques de prétraitement : nettoyage, normalisation, augmentation des données.
  • Gestion des ensembles de données : séparation en ensembles d'entraînement, validation et test.

Chapitre 4 : Introduction à TensorFlow et a Pytorch

  • Présentation de TensorFlow/ Pytorch: architecture et composants principaux.
  • Création et entraînement d'un modèle simple avec TensorFlow/ Pytorch.
  • Démonstration pratique : construction d'un réseau neuronal pour un problème de classification simple.

Chapitre 5 : Applications Pratiques du Deep Learning

  • Reconnaissance d'images : introduction aux réseaux convolutifs (CNN).
  • Traitement du langage naturel : introduction aux réseaux récurrents (RNN) et aux Transformers.
  • Étude de cas : application du deep learning à un problème réel.

Chapitre 6 : Transformation des données en prise de décisions

Matériel requis :

  • Ordinateur portable avec Python et les bibliothèques TensorFlow et PyTorch installés.
  • Connaissances de base en Python et en statistiques (recommandé mais pas obligatoire).

 

A PROPOS DES FORMATEURS

REVUES D'UTILISATEURS

Coût de la Formation
25 000 FRANC CFA ( 38.17 Euro)
Durée de la Formation

05 Weeks (2024/09/21 13:00 au 2024/10/27 15:00)

Veuillez créer un compte pour pouvoir vous inscrire à ce cours.
Je me Connecte
/