🎓 Par niveau — Objectifs & Public cible

Débutant ⏱️ 20h

✅ Objectifs

Comprendre les concepts fondamentaux du Deep Learning et son fonctionnement de base. Être capable d'identifier les applications pratiques du Deep Learning dans des contextes professionnels africains. Découvrir les outils et frameworks populaires sans nécessiter de compétences en programmation avancée.

👥 Public cible

Professionnels en reconversion, responsables métier, entrepreneurs et décideurs souhaitant comprendre le Deep Learning et son potentiel d'application. Toute personne curieuse d'explorer l'intelligence artificielle sans background technique préalable.

📋 Prérequis

Aucun prérequis technique. Une familiarité basique avec l'informatique et les concepts d'intelligence artificielle est un plus mais non obligatoire.

Intermédiaire ⏱️ 22h

✅ Objectifs

L'apprenant sera capable de concevoir et d'entraîner des modèles de deep learning pour des cas d'usage réels (classification d'images, traitement de texte, séries temporelles). Il maîtrisera les frameworks professionnels (TensorFlow/Keras, PyTorch) et saura optimiser ses modèles en production, en gérant l'overfitting et en ajustant les hyperparamètres.

👥 Public cible

Professionnels en data science, développeurs ou ingénieurs ayant une expérience en machine learning classique et souhaitant progresser vers des architectures neuronales avancées. Idéal pour ceux travaillant en contexte africain avec des données réelles et des ressources informatiques limitées.

📋 Prérequis

Maîtrise de Python (variables, fonctions, boucles, bibliothèques NumPy/Pandas), connaissances fondamentales en machine learning (concepts de train/test, régression, classification) et compréhension basique des mathématiques (algèbre linéaire, calcul différentiel).

Expert ⏱️ 25h

✅ Objectifs

Maîtriser les architectures de deep learning avancées et les optimiser pour des cas d'usage complexes en production. Concevoir et déployer des solutions d'apprentissage profond performantes, gérer les défis d'échelle et de performance, et diriger des projets d'IA stratégiques en contexte africain.

👥 Public cible

Ingénieurs IA/ML seniors, data scientists experts, architectes solutions, leads techniques et décideurs cherchant à optimiser des projets deep learning complexes et à positionner leur organisation comme leader en intelligence artificielle en Afrique francophone.

📋 Prérequis

Maîtrise confirmée du machine learning, solide compréhension des réseaux de neurones, expérience pratique en Python/TensorFlow ou PyTorch, connaissances avancées en mathématiques (calcul, algèbre linéaire), expérience en déploiement de modèles en production.

📚 Programme & Modules

Module 1 — Introduction et fondamentaux
Module 2 — Méthodes et outils pratiques
Module 3 — Études de cas et mise en situation
Module 4 — Approfondissement et spécialisation
Module 5 — Projet final et certification

🔒

Le programme complet (TDR) est réservé aux personnes inscrites.

✍️ S'inscrire pour accéder

⚙️ Méthodologie

Cours en ligne — vidéos, supports PDF, quiz interactifs
Séances présentiel — ateliers pratiques et mises en situation
Accompagnement — formateurs certifiés disponibles par WhatsApp/email
Évaluation continue — exercices, projets, examen final
Certification — délivrée par IBIG à l'issue du parcours validé

❓ Questions fréquentes

La durée varie selon la formation (généralement entre 20h et 80h). Elle est précisée dans le programme complet (TDR) remis à l'inscription. Les formations sont disponibles en rythme intensif (quelques jours) ou étalé (plusieurs semaines).

Oui. Les formations en ligne et hybrides sont accessibles depuis tout le continent africain et la diaspora. Vous avez uniquement besoin d'une connexion internet et d'un ordinateur ou smartphone.

Les certifications IBIG EDUFORM sont reconnues par les entreprises et institutions dans les 17 pays membres de l'espace OHADA (Afrique francophone). Chaque certificat est vérifiable en ligne sur ibig-eduform.com/verifier-certificat.php.

Nous acceptons : Mobile Money (Orange Money, Wave, MTN Money), virement bancaire, espèces en agence et paiement en ligne. Un paiement échelonné est possible (minimum 50% à l'inscription, solde à la première séance).

Notre équipe vous recontacte sous 24h pour confirmer votre inscription, vous communiquer le programme détaillé (TDR), les dates de session, et les instructions de connexion ou d'accès à la salle. Vous recevez également votre facture pro forma.