Deep learning specialist, le métier

Objectifs

Comprendre les missions et compétences clés du spécialiste en deep learning
Identifier les outils, frameworks et modèles utilisés pour construire des réseaux neuronaux avancés
Explorer les cas d’usage concrets du deep learning dans différents secteurs
Se repérer dans les parcours de formation, les rôles et les évolutions possibles

Participants

Étudiants, professionnels en reconversion, ingénieurs IA, data scientists, curieux des métiers de l’IA

Pré-requis

Bonnes bases en Python, mathématiques appliquées, machine learning et traitement de données

Programme

Définir le rôle du Deep Learning Specialist : recherche, modélisation, prototypage, mise en production
Comprendre les architectures neuronales : MLP, CNN, RNN, LSTM, GAN, Transformers…
Utiliser les frameworks majeurs : TensorFlow, PyTorch, Keras, JAX…
Préparer, annoter et structurer des datasets adaptés au deep learning
Entraîner des modèles sur des jeux de données massifs et monitorer leur performance
Ajuster les hyperparamètres, optimiser les performances, prévenir le surapprentissage
Exploiter le deep learning pour la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale, le traitement du langage, etc.
Suivre l’évolution rapide des modèles de fondation (LLMs, diffusion, IA générative…)
Collaborer avec les équipes data, produit, dev et recherche pour intégrer les modèles dans des applications réelles
Gérer les contraintes de calcul, cloud, GPU, edge computing
Appliquer des bonnes pratiques d’éthique, d’interprétabilité et de reproductibilité dans les projets IA
Développer une spécialisation : IA médicale, robotique, finance, sécurité, créativité, etc.
Construire une trajectoire de carrière : chercheur appliqué, lead IA, architecte IA, consultant IA avancée

Exercices pratiques

Identifier les différences entre architectures CNN, RNN et Transformers sur un cas concret
Tester un modèle pré-entraîné (ex : ResNet, BERT, Stable Diffusion) sur un dataset métier
Analyser une courbe d’apprentissage et ajuster les paramètres pour améliorer la performance
Simuler un projet complet : de la définition du besoin à la mise en production d’un modèle

Aptibox

Fiche synthèse des architectures deep learning à connaître avec cas d’usage
Liste des frameworks, outils et ressources incontournables (PyTorch, TensorFlow, Hugging Face…)
Modèle de pipeline deep learning complet (data > modèle > entraînement > déploiement)
Grille de compétences à acquérir pour devenir Deep Learning Specialist

Référence

IAF182

Participants

Individuel
Collectif

Durée

2 heures

Prix

580,00 € HT

Format

Distanciel
Présentiel

Dates

Sur mesure

Options

Aptibox
Coaching
Entrainement intensif
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