Formation Formation Deep Learning : Maîtrisez l'IA pour vos Projets Innovants

Introduction au Deep Learning et à l'Intelligence Artificielle

• —Définition et historique de l'IA et du Deep Learning
• —Distinction entre Machine Learning, Deep Learning et Intelligence Artificielle
• —Les cas d'usage courants du Deep Learning
• —Présentation des outils et environnements de travail (Python, librairies)

Fondamentaux de Python pour le Deep Learning

• —Rappel des structures de données essentielles (listes, dictionnaires, NumPy arrays)
• —Fonctions et classes en Python
• —Introduction à NumPy pour le calcul numérique
• —Visualisation de données avec Matplotlib

Introduction au Machine Learning

• —Concepts clés du Machine Learning (supervisé, non supervisé, renforcement)
• —Types de problèmes : régression, classification
• —Métriques d'évaluation de modèles simples
• —Préparation des données : nettoyage, feature engineering basique

Principes des Réseaux Neuronaux Artificiels (RNA)

• —Anatomie d'un neurone artificiel : entrées, poids, fonction d'activation
• —Architectures de base : perceptron, réseau feed-forward
• —Le processus d'apprentissage : propagation avant et arrière
• —Fonction de coût et optimisation simple

Optimisation des Réseaux Neuronaux

• —Descente de gradient et ses variantes (SGD, Adam, RMSprop)
• —Taux d'apprentissage et son rôle
• —Sur-apprentissage (overfitting) et sous-apprentissage (underfitting)
• —Validation croisée et ensembles de données (entraînement, validation, test)

Librairies de Deep Learning : TensorFlow et Keras

• —Présentation de TensorFlow et Keras
• —Construction de réseaux neuronaux avec Keras
• —Définition des couches (Dense, etc.)
• —Compilation et entraînement d'un modèle simple

Réseaux Neuronaux Convolutifs (CNN) : Fondamentaux

• —Introduction aux CNN et leur application en vision par ordinateur
• —Opérations de convolution et de pooling
• —Architectures de CNN simples
• —Exemples d'application pour la classification d'images

Conception et Application des CNN

• —Construction de CNN avec Keras pour la classification d'images
• —Augmentation de données (Data Augmentation)
• —Transfer Learning : principes et mise en œuvre
• —Utilisation de modèles pré-entraînés (VGG, ResNet basique)

Réseaux de Neurones Récurrents (RNN) : Bases

• —Introduction aux RNN et leur utilité pour les données séquentielles
• —Le concept de mémoire dans les réseaux récurrents
• —Problèmes des RNN classiques ( vanishing/exploding gradients)
• —Introduction aux LSTM et GRU

Applications des RNN (NLP et Séries Temporelles)

Bonnes Pratiques en Deep Learning et Débogage

• —Stratégies de régularisation (Dropout, L1/L2)
• —Normalisation (Batch Normalization)
• —Techniques de débogage et d'optimisation des modèles
• —Importance de l'interprétabilité des modèles de Deep Learning

Déploiement et Éthique du Deep Learning

• —Introduction au déploiement de modèles (sur CPU/GPU, services cloud)
• —Monitoring et maintenance des modèles en production
• —Questions éthiques et biais dans l'IA
• —Perspectives et tendances futures du Deep Learning

OPCO

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- Bonnes connaissances en programmation Python. - Notions de base en mathématiques (algèbre linéaire, calcul différentiel). - Intérêt pour l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique.

- Ordinateur portable récent (Windows, macOS ou Linux). - Connexion internet stable. - Casque avec microphone (recommandé pour les sessions interactives). - Installation de Python et environnement de développement (jupyter notebook, IDE).

5 tests d'évaluation sont proposés à l'apprenant en fin de formation pour connaître son niveau sur chaque compétences visées.

Plateforme et contenus e-learning à disposition. Test de positionnement Quizz & Evaluations

Nous vous recevons lors d’un rendez-vous d’information préalable gratuit et confidentiel en visioconférence pour analyser vos besoins et co-construire votre parcours personnalisé. Chaque demande s’accompagne de la remise d’une convention ou d’un contrat précisant l’ensemble des informations relatives à la formation (Tarifs, calendrier, durée, lieu…). Ce contrat/convention sera transmis électroniquement par email.

A partir de l’accord de prise en charge par le financeur sollicité, le bénéficiaire peut démarrer sous un délai de 11 jours ouvrés. Si vous financez votre parcours de formation par vos propres moyens, alors le délai d'accès est immédiat. Vous pouvez entrer en formation tout au long de l’année.

♿️ Nous accueillons les personnes en situation de handicap. Les conditions d’accessibilité aux personnes handicapées sont inscrites sur le site imi-education.fr, rubrique Accessibilité.

Saskia Cazettes Pour tout renseignement : 07 80 91 06 14 / saskia.c@imi-executive-solutions.com

23 mars 2026

La formation alterne apports théoriques, mises en situation pratiques et échanges entre participants. Chaque concept est directement appliqué via des exercices concrets et des cas réels.

Oui, chaque participant reçoit un support de cours complet (format numérique et/ou papier) qu'il peut conserver à l'issue de la formation.

Certaines de nos formations sont éligibles au Compte Personnel de Formation (CPF). Consultez la fiche formation ou contactez-nous pour vérifier l'éligibilité.

Plusieurs dispositifs de financement existent : CPF, OPCO, plan de développement des compétences, financement individuel. Notre équipe peut vous accompagner dans vos démarches.

Oui, notre équipe reste disponible pour toute question post-formation. Vous bénéficiez également d'un accès à nos ressources en ligne pendant 6 mois après votre parcours.

Vous aurez besoin d'un ordinateur avec un processeur récent, de 8 Go de RAM et d'un système d'exploitation récent (Windows, macOS ou Linux).

Oui, vous obtiendrez un certificat de fin de formation après avoir terminé les 21 heures de formation et avoir passé la soutenance finale.

Oui, la formation est conçue pour être suivie à votre rythme et en temps partiel. Vous pourrez accéder aux ressources et aux exercices en ligne à tout moment.

Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription. Contactez-nous à hello@imi-executive-solutions.com ou au 06 72 09 69 52.