Domptez les Réseaux Neuronaux sur 5 Jours

Découvrez les techniques avancées de deep learning et apprenez à concevoir, entraîner et optimiser des réseaux de neurones profonds. Cette formation approfondie de 5 jours à Bruxelles vous permettra d’acquérir une solide expérience pratique pour réaliser des projets en vision par ordinateur, traitement du langage, génération de contenus, ou encore recommandation de produits, tout en explorant les meilleurs outils et frameworks du marché (TensorFlow, PyTorch, Keras, etc.).

Objectifs Pédagogiques

  • Comprendre les Fondamentaux du Deep Learning : principes des réseaux neuronaux, backpropagation, régularisation.
  • Maîtriser les Frameworks Clés : TensorFlow/Keras, PyTorch (selon votre préférence), mise en place d’environnements GPU.
  • Concevoir et Entraîner des Modèles : CNN (Convolutional Neural Networks), RNN (Recurrent Neural Networks), Transformers.
  • Optimiser et Industrialiser : tuning des hyperparamètres, monitoring, déploiement et bonnes pratiques MLOps.
  • Appliquer les Méthodes à des Problématiques Varieés : vision (classification, détection), NLP (analyse de sentiments, génération de texte), recommandation, etc.

Public Concerné

  • Data Scientists, Ingénieurs IA, Développeurs cherchant à approfondir leurs connaissances en deep learning.
  • Doctorants, Chercheurs, Étudiants en apprentissage automatique désirant acquérir des compétences avancées.
  • Chefs de Projet, Managers souhaitant comprendre les concepts d’IA pour mieux piloter des équipes techniques.

Prérequis

  • Connaissances de base en Python (structures de contrôle, librairies numpy/pandas).
  • Notions en machine learning classique (régression, classification, métriques).
  • Pas besoin d’être expert : la formation abordera les fondamentaux et évoluera vers les sujets avancés.

Programme de la Formation (5 Jours)

Jour 1 : Fondamentaux du Deep Learning

Matin (9h00 – 12h30)

  1. Introduction et Environnements
    • Historique et principes du deep learning, retours sur le machine learning classique.
    • Installation et configuration (Anaconda, GPU drivers, frameworks).
    • Présentation des outils (Jupyter, Colab, scripts Python).
  2. Réseaux Neuronaux de Base
    • Perceptron, réseau multicouche (MLP), notion de couche cachée.
    • Fonction d’activation, perte, optimisation (gradient descent, backprop).
    • Exercice pratique : petit réseau pour classification de digits MNIST.

Après-midi (14h00 – 17h30)
3. Entraînement, Régularisation

  • Méthodes d’optimisation (SGD, Adam, RMSProp), learning rate scheduling.
  • Surapprentissage, dropout, batch normalization, early stopping.
  • Exercice pratique : amélioration de la précision d’un réseau simple (MNIST).
  1. Exercices Dirigés
    • Montage d’un pipeline d’entraînement/validation, discussion sur la performance.
    • Retour sur l’ergonomie des différents frameworks (Keras/TensorFlow, PyTorch).

Jour 2 : Convolutional Neural Networks (CNN)

Matin (9h00 – 12h30)

  1. CNN – Principes et Applications
    • Convolutions, pooling, architecture classique (LeNet, AlexNet, VGG).
    • Applications en classification d’images, segmentation, détection.
    • Exercice pratique : implémenter un CNN basique sur un dataset d’images (ex. CIFAR-10).
  2. Optimisation et Techniques Avancées
    • Data augmentation, transfer learning (réseaux pré-entraînés comme ResNet, MobileNet).
    • Exemples de frameworks plus évolués (Detectron, YOLO) si le temps le permet.
    • Discussion sur la GPU/TPU et le coût de calcul.

Après-midi (14h00 – 17h30)
3. Étude de Cas Vision

  • Mise en place d’un projet CNN complet : chargement dataset, split train/val/test, fine-tuning, évaluation.
  • Visualisation des caméras de convolutions, heatmaps.
  • Questions/réponses : comment diagnostiquer des problèmes de surapprentissage, de dérive, etc.
  1. Exercices Pratiques
    • Classification, test d’augmentation, validation croisée rapide.
    • Retours personnalisés, échanges de bonnes pratiques.

Jour 3 : Réseaux Récurrents, Transformers et NLP

Matin (9h00 – 12h30)

  1. NLP et RNN
    • Traitement du langage naturel (NLP), embeddings, tokenization.
    • RNN, LSTM, GRU : gestion de la séquence et de la mémoire à court/long terme.
    • Cas pratiques : analyse de sentiment, classification de texte, prédiction de mots.
  2. Transformers
    • Introduction aux Transformers, notion d’attentions multiples.
    • Architecture BERT, GPT et consorts : comment ça fonctionne ?
    • Exemples d’utilisation (inférence, fine-tuning).

Après-midi (14h00 – 17h30)
3. Mise en Pratique NLP

  • Chargement d’un dataset textuel (imdb reviews, par ex.), préparation, vectorisation.
  • Entraînement d’un modèle (RNN ou transformer) pour classification.
  • Évaluation des résultats, discussion sur l’interprétabilité.
  1. Exercices Pratiques
    • Implémentation rapide d’un modèle de sentiment analysis ou résumé de texte (selon temps disponible).
    • Retours, optimisations, présentation des résultats.

Jour 4 : Industrialisation et Projets Avancés

Matin (9h00 – 12h30)

  1. MLOps et Gestion de Projets
    • Déploiement d’un modèle : conteneurisation (Docker), APIs (Flask, FastAPI).
    • Monitoring, logging, mise à jour des modèles, pipeline CI/CD.
    • Outils de collaboration (MLflow, DVC, etc.).
  2. Stratégies d’Entraînement Avancées
    • Recherche d’hyperparamètres (grid search, random search, Bayesian optimization).
    • Distribution de l’entraînement (multi-GPU, multi-nœuds).
    • Approches de compression pour embarqué (quantization, distillation).

Après-midi (14h00 – 17h30)
3. Projets Concrets

  • Exemples : recommandation de produits (collaborative filtering), génération d’images (GAN), etc.
  • Étude de cas : design d’un mini-système de recommandation, ou d’un classifieur multi-label.
  • Discussion sur la confidentialité (RGPD), éthique de l’IA.
  1. Exercice Final
    • Mise en place d’une mini-chaîne de bout en bout : data → modèle → évaluation → déploiement local.
    • Validation collective, questions/réponses.

Jour 5 : (Optionnel / Atelier Approfondi)

Selon l’intérêt et la disponibilité, cette journée peut être dédiée à :

  • Atelier complet de type Hackathon : mise en place d’un challenge sur un dataset, compétition amicale.
  • Déploiement cloud : présentation de GCP, AWS, Azure pour le deep learning.
  • Spécialisation : introduction au RL (reinforcement learning), vision avancée (Segmentation, object detection).

(Contenu final à préciser selon le groupe.)

Points Forts

  • Formation Intensive sur 5 Jours : un parcours complet, de la découverte au déploiement avancé.
  • Approche Théorie/Pratique : démonstrations, exercices, mini-projets, ateliers collaboratifs.
  • Formateurs Expérimentés : spécialistes en deep learning, partageant retours concrets d’industries et de recherche.
  • Support Pédagogique Complet : notebooks, scripts, ressources en ligne, exemples de projets et bonnes pratiques.

Modalités Pratiques

  • Durée : 5 jours (35 heures de formation)
  • Horaires : 9h00 – 12h30 / 14h00 – 17h30
  • Lieu : Bruxelles, Belgique
  • Matériel Requis :
    • Ordinateur portable (Windows, macOS ou Linux)
    • Environnement Python/Conda + GPU recommandé ou accès cloud (Colab, GPU instances)
  • Accessibilité : contactez-nous pour tout aménagement spécifique

Inscription & Renseignements

Participez à cette Formation Deep Learning et IA de 5 jours à Bruxelles, et acquérez les compétences nécessaires pour concevoir et entraîner des réseaux neuronaux profonds, en vous appuyant sur les frameworks et techniques les plus avancés du moment.