Deep learning specialist

• Comprendre le rôle du spécialiste du Deep learning
• Développer des réseaux de neurones profonds performants
• Piloter l’entraînement et le déploiement de modèles complexes

Data scientists, ingénieurs IA, chercheurs et développeurs

Maîtriser Python, l’algèbre linéaire et le Machine Learning

• Définir les missions et le rôle du spécialiste en Deep learning
• Comprendre les principes des réseaux de neurones artificiels
• Concevoir des architectures convolutives pour l’image et la vision
• Traiter le texte et les séquences avec les réseaux récurrents
• Exploiter les transformeurs et les grands modèles de langage
• Utiliser les cadres logiciels Deep learning comme TensorFlow et PyTorch
• Optimiser l’entraînement avec la régularisation et les ajustements
• Exploiter les processeurs graphiques et maîtriser les coûts de calcul
• Évaluer, expliquer et interpréter les décisions des modèles profonds
• Déployer et surveiller les modèles de Deep learning en production

• Construire un réseau de neurones pour une tâche de prévision
• Ajuster les paramètres d’entraînement d’un modèle neuronal
• Analyser les erreurs d’un modèle et proposer des correctifs

• Fiche repère des architectures de réseaux de neurones usuels
• Méthodologie d’entraînement et de test d’un modèle profond
• Check list d’optimisation et de déploiement d’un modèle IA