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Formation Caplogy
Deep Learning
IA expert
Concevoir et entraîner des réseaux de neurones profonds pour des applications de vision ou de texte
Niveau : Expert · Domaine : Deep Learning
2210 € HT / participant
- Modalité
- Présentiel / distanciel / hybride
- Durée
- 3 jours (21 heures)
- Participants / session
- 8
- Maintien de session
- Session maintenue dès 4 inscrits
- Date limite
- Illimité
Public concerné
Data scientists, ingénieurs ML
Prérequis
Machine learning avancé (ou équivalent)
Dans le parcours
Séquence 1 — Ce qu'apprend un réseau
- Du neurone formel à la couche : une composition de fonctions non linéaires
- Pourquoi la profondeur : des représentations de plus en plus abstraites
- Rétropropagation et descente de gradient : ce qui est ajusté, et par quoi
- Fonctions d'activation : ce que chacune permet, et le gradient qui s'évanouit
Séquence 2 — Architectures selon la donnée
- Convolution : invariance par translation, champ réceptif, hiérarchie de motifs
- Séquences : de la récurrence à l'attention, et pourquoi l'attention a gagné
- Le mécanisme d'attention expliqué sans formalisme : requête, clé, valeur
- Normalisation et connexions résiduelles : ce qui rend les réseaux profonds entraînables
Séquence 3 — Conduire un entraînement
- Initialisation et normalisation des entrées : les deux causes d'échec les plus fréquentes
- Taux d'apprentissage : le paramètre qui compte le plus, et comment le chercher
- Taille de lot, nombre d'époques, planification du taux
- Régularisation : abandon de neurones, pénalisation, augmentation de données
- Arrêt anticipé sur le jeu de validation, jamais sur le jeu de test
Séquence 4 — Diagnostiquer
- Lire les deux courbes : entraînement et validation, et ce que leur écart dit
- Divergence : taux trop élevé, données non normalisées, cible mal échelonnée
- Plateau : gradient évanoui, capacité insuffisante, données trop bruitées
- Surapprentissage : les trois remèdes, dans l'ordre où on les essaie
- Le contrôle par le surapprentissage volontaire sur quelques exemples
Séquence 5 — Transfert
- Pourquoi partir d'un modèle pré-entraîné dans presque tous les cas
- Geler, dégeler progressivement, ajuster : les trois stratégies
- Taille de jeu nécessaire selon la stratégie retenue
- Les limites du transfert : quand le domaine est trop éloigné
Dates & lieux
| Début | Fin | Lieu |
|---|---|---|
| 08/03/2027 | 10/03/2027 | Présentiel / distanciel / hybride |
Informations pratiques
- Modalités et délais d'accès
- Inscription en ligne ou par courriel, jusqu'à 21 jours avant le début de la session et dans la limite des places disponibles — ce délai nous permet de vous adresser votre convocation, puis vos accès si la session est à distance. Passé ce délai, écrivez-nous : nous étudions chaque demande. Pour une session sur mesure ou en intra, nous répondons sous 48 heures ouvrées.
- Contact
- contact@caplogy.com — Nous contacter
- Accessibilité et situation de handicap
- Chaque schéma et chaque visualisation font l'objet d'une description textuelle équivalente, fournie dans les notes du support ; les jeux d'images sont accompagnés de leurs annotations en texte ; poste adapté et temps majoré d'un tiers sur demande ; salle accessible PMR Notre référent handicap est mobilisable dès l'inscription et jusqu'à la fin de la formation : il étudie avec vous les aménagements nécessaires. Écrivez-nous à contact@caplogy.com.