Deep learning avec TensorFlow et Keras

L'apprenant sera capable de concevoir et d'entraîner des modèles de deep learning performants avec TensorFlow et Keras pour résoudre des problèmes réels de classification, régression et traitement d'images. Il maîtrisera les architectures de réseaux de neurones (CNN, RNN), l'optimisation des modèles et le déploiement en environnement professionnel.

Développeurs, data scientists ou ingénieurs ayant une expérience en machine learning classique et souhaitant progresser vers le deep learning pour des applications professionnelles en vision par ordinateur, NLP ou prédiction. Professionnels en transition digitale en Afrique francophone cherchant à acquérir des compétences IA avancées et immédiatement applicables.

Maîtrise de Python (variables, boucles, fonctions, bibliothèques NumPy/Pandas), compréhension des concepts fondamentaux du machine learning (train/test, overfitting, métriques d'évaluation), notions de base en algèbre linéaire et calcul différentiel.

Concevoir et optimiser des architectures de deep learning avancées (CNN, RNN, Transformers) pour résoudre des problèmes complexes en production. Maîtriser les techniques de tuning hyperparamétrique, de régularisation et de déploiement à grande échelle. Diriger des projets d'IA stratégiques en évaluant les trade-offs performance/ressources et en implémentant des solutions robustes et scalables.

Ingénieurs data scientists, architectes IA ou lead techniques ayant 3+ ans d'expérience en machine learning, souhaitant maîtriser les architectures deep learning avancées et piloter des projets d'IA complexes en environnement professionnel africain.

Maîtrise confirmée de Python et du machine learning classique, compréhension approfondie des mathématiques (calcul différentiel, algèbre linéaire, probabilités), expérience pratique avec NumPy/Pandas, connaissance des réseaux de neurones fondamentaux.