Deep Learning & Réseaux de Neurones

L'apprenant sera capable de concevoir et d'entraîner des réseaux de neurones profonds pour résoudre des problèmes réels de classification et de régression. Il maîtrisera les frameworks professionnels (TensorFlow/Keras, PyTorch) et saura optimiser ses modèles en ajustant les hyperparamètres et en appliquant des techniques de régularisation. Il pourra évaluer la performance de ses modèles et les déployer dans un environnement professionnel.

Développeurs, data scientists ou ingénieurs ayant une expérience en Machine Learning qui souhaitent maîtriser le Deep Learning pour des projets professionnels en Afrique francophone. Professionnels en transition numérique cherchant à acquérir une expertise en IA appliquée aux secteurs stratégiques (fintech, agriculture, santé).

Connaissances solides en Python (variables, boucles, fonctions, bibliothèques NumPy/Pandas); Compréhension des concepts fondamentaux du Machine Learning (supervised/unsupervised, train/test split); Notions de base en mathématiques (algèbre linéaire, calcul différentiel).

Concevoir et optimiser des architectures de deep learning avancées pour résoudre des problèmes complexes en production. Maîtriser les techniques de fine-tuning, transfer learning et optimisation des hyperparamètres pour maximiser la performance des modèles. Implémenter des stratégies de déploiement, monitoring et amélioration continue des systèmes de réseaux de neurones en environnement professionnel.

Data scientists et ingénieurs IA expérimentés cherchant à maîtriser les architectures avancées de deep learning et à assumer des rôles de leadership technique. Professionnels en charge de projets IA complexes en production qui souhaitent optimiser les performances et implémenter des solutions d'apprentissage profond à grande échelle.

Maîtrise confirmée de Python et du machine learning classique, connaissance approfondie des mathématiques (algèbre linéaire, calcul différentiel, probabilités), expérience pratique avec au moins une framework de deep learning (TensorFlow, PyTorch), compréhension des concepts fondamentaux des réseaux de neurones et de la rétropropagation.