Projet Deep Learning avec PyTorch- Applique au Cour de Metier de l-Entreprise
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Objectifs
À la fin de cette formation de deux jours, les participants seront capables de :
• Comprendre les concepts fondamentaux du Deep Learning.
• Utiliser PyTorch pour développer et entraîner des modèles de Deep Learning.
• Appliquer les techniques de Deep Learning aux cas d'usage spécifiques de leur entreprise.
• Optimiser et déployer des modèles de Deep Learning en production.
Programme
JOUR 1 - INTRODUCTION ET FONDAMENTAUX DU DEEP LEARNING
• Introduction au Deep Learning : définitions et principes de base.
• Présentation de PyTorch : installation, structure et fonctionnalités principales.
• Création et entraînement de modèles de réseaux neuronaux simples avec PyTorch.
• Techniques d'optimisation et régularisation des modèles de Deep Learning.
• Études de cas : applications du Deep Learning dans différents secteurs industriels.
JOUR 2 : APPLICATION ET DÉPLOIEMENT DE
MODÈLES EN ENTREPRISE
• Approfondissement des techniques avancées de Deep Learning : CNN, RNN, LSTM.
• Application des techniques de Deep Learning à des cas d'usage spécifiques à l'entreprise.
• Optimisation des modèles : hyperparamètres, validation croisée, et tuning.
• Déploiement des modèles en production : bonnes pratiques et outils
• Discussion sur les implications éthiques et les meilleures pratiques en Deep Learning.
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