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Objectifs de la formation

Comprendre les concepts fondamentaux du Deep Learning et du framework Keras

Savoir construire, entraîner et évaluer des réseaux de neurones avec Keras

Intégrer Keras à TensorFlow et exploiter ses fonctionnalités avancées

Appliquer des techniques de régularisation, augmentation de données et transfert d’apprentissage

Déployer et intégrer un modèle Keras en production dans une application réelle

Programme

Jour 1Introduction au Deep Learning et découverte de Keras

Présentation des concepts fondamentaux du Deep Learning, introduction au framework Keras et son écosystème, prise en main de l’environnement Python, installation, premiers modèles MLP pour la classification. Cas pratique : reconnaissance de chiffres manuscrits (MNIST).

Jour 2Conception et entraı̂nement de réseaux de neurones avancés

Exploration des couches Keras (Dense, Dropout, Activation), configuration des modèles séquentiels et fonctionnels, stratégies de prétraitement et d’augmentation de données, utilisation des callbacks (EarlyStopping, ModelCheckpoint). Cas pratiques : importation et entraînement de réseaux convolutifs pour la reconnaissance d’images.

Jour 3Réseaux profonds, régularisation et mise en production

Techniques de régularisation (Dropout, L1/L2), implémentation du transfert d’apprentissage avec Keras, monitoring des performances (TensorBoard), export et sauvegarde de modèles. Introduction au déploiement API REST avec Flask/FastAPI, pipeline d’inférence en production, gestion des versions de modèles. Atelier final : création, optimisation et mise en production d’un modèle Keras sur un cas métier fourni ou personnel.

Méthode d'évaluation

Exercices pratiques corrigés à chaque fin de module
QCM de validation des acquis en fin de formation
Projet final de mise en production d’un modèle Keras

Méthode d'apprentissage

Alternance de théorie et de TP guidés sur cas concrets d'entreprise
Exemples de projets en vision par ordinateur et traitement du langage
Support de cours et notebooks fournis, reproductibles sur Google Colab

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Maîtriser Keras pour le Deep Learning en Entreprise : De l’Initiation à la Mise en Production

Objectifs de la formation

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Méthode d'évaluation

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