Module 1: Comprendre les Fondements de l’Intelligence Artificielle (IA)
Définir les bases de l’IA et son évolution.
Explorer les domaines d’application de l’IA.

Module 2: Appréhender les Principes du Machine Learning
Identifier les concepts fondamentaux du Machine Learning.
Examiner les différentes approches de l’apprentissage automatique.

Module 3: Se Familiariser avec le Deep Learning
Comprendre les bases du Deep Learning.
Examiner les différences entre le Deep Learning et le Machine Learning traditionnel.

Module 4: Appliquer les Réseaux de Neurones Artificiels (ANN)
Comprendre le fonctionnement des réseaux de neurones.
Appliquer les ANN dans des tâches spécifiques.

Module 5: Utiliser les Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN)
Explorer les CNN et leur utilisation dans la vision par ordinateur.
Appliquer les CNN à des problèmes de reconnaissance d’images.

Module 6: Implémenter les Réseaux de Neurones Récursifs (RNN)
Comprendre les RNN et leur utilisation dans le traitement séquentiel.
Appliquer les RNN dans des scénarios concrets.

Module 7: Optimiser les Modèles de Deep Learning
Appliquer des techniques d’optimisation aux modèles de Deep Learning.
Évaluer les performances des modèles et les ajuster en conséquence.

Module 8: Expérimenter avec les Réseaux Génératifs Antagonistes (GAN)
Comprendre le concept des GAN.
Expérimenter avec la génération de contenu par les GAN.

Module 9: Intégrer le Deep Learning dans les Applications Pratiques
Appliquer le Deep Learning dans des projets concrets.
Évaluer les avantages et les limitations du Deep Learning dans des cas d’utilisation spécifiques.

Module 10: Explorer les Tendances Émergentes en Deep Learning
Analyser les tendances émergentes dans le domaine du Deep Learning.
Identifier les opportunités futures et les développements potentiels.

Nous pouvons adapter et personnaliser le programme en fonction de vos besoins par des compléments.
N’hésitez pas à nous contacter pour ajuster le programme de votre formation !