Créer des réseaux neuronaux

Formation sur cinq jours (35 heures)

Déroulé de la formation :

Jour 1 - Introduction à PyTorch :

• Matin (3h30) : Installation, configuration, bases de PyTorch, tenseurs
• Après-midi (3h30) : Création de modèles simples, autograd pour optimisation

Jour 2 - Réseaux Neuronaux de Base :

• Matin (3h30) : Construction de perceptrons multicouches (MLP), fonctions d’activation
• Après-midi (3h30) : Entraînement de modèles, gestion des jeux de données

Jour 3 - Réseaux Convolutionnels (CNN) :

• Matin (3h30) : Introduction aux CNN, traitement des images
• Après-midi (3h30) : Transfert learning avec modèles pré-entraînés

Jour 4 - Réseaux Récurrents et Applications :

• Matin (3h30) : Réseaux récurrents (RNN, LSTM) pour données séquentielles
• Après-midi (3h30) : Déploiement de modèles, optimisation pour production

Jour 5 - Projet Pratique :

• Matin (3h30) : Développement d’un projet personnel (ex. reconnaissance d’images, analyse de texte)
• Après-midi (3h30) : Finalisation, présentation, feedback et amélioration

Les modalités :

• Objectif : Développer et déployer des modèles de deep learning avec PyTorch
• Si vous avez des besoins spécifiques (handicap, etc.), contactez-nous
• Un suivi personnalisé est proposé tout au long de la formation
• Formation en ligne avec vidéos et exercices pratiques
• Utilisation d’une plateforme de gestion (LMS) pour les cours et évaluations
• Évaluations par exercices pratiques et quiz
• Durée : 5 jours (35 heures)
• Tarif : Nous consulter