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Programme

Jour 1Introduction à Keras et au Deep Learning

Présentation des concepts clés du deep learning. Découverte de Keras et de son écosystème (TensorFlow, autres frameworks). Installation et prise en main de Keras. Structures de base : couches, modèles séquentiels et fonctionnels. Premiers pas : construction d’un perceptron multicouche simple pour la classification (MNIST). Bonnes pratiques pour structurer son code Deep Learning.

Jour 2Modélisation avancée et optimisation des réseaux avec Keras

Gestion des ensembles de données (chargement, préprocessing, augmentation). Création de réseaux convolutifs (CNN) pour l’analyse d’images. Introduction aux réseaux récurrents (RNN, LSTM) pour le séquençage. Évaluation et validation des modèles (cross-validation, métriques, callbacks). Optimisation, régularisation (dropout, early stopping), tuning d’hyperparamètres et monitoring avec TensorBoard.

Jour 3Déploiement, sauvegarde et mise en production avec Keras

Exportation et sauvegarde des modèles (formats SavedModel, H5). Conversion et portabilité (TensorFlow Lite, ONNX). Déploiement de modèles Keras dans des API (Flask, FastAPI). Gestion des prédictions en production, monitoring des performances. Trucs et astuces pour résoudre les problèmes courants. Étude de cas complet appliquant l’ensemble des concepts abordés sur un dataset réel en images ou textes.

Méthode d'évaluation

Projet fil rouge par équipe sur un cas réel
Restitution et correction personnalisée
Vérification des compétences via QCM final

Méthode d'apprentissage

Exposés interactifs et ateliers pratiques
Études de cas guidées et projets d’application
Accès à un dépôt Github de code et supports PDF

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Maîtriser Keras pour le Deep Learning : Formation Pratique pour Professionnels

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Programme

Méthode d'évaluation

Méthode d'apprentissage

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