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IA & Data
Deep Learning Avancé : des Transformers à l'IA Générative
5 jours • 35 heures
Description
Maîtriser les architectures fondamentales et modernes du deep learning, des réseaux convolutifs aux Transformers, en passant par le fine-tuning de LLMs, les modèles génératifs et l'optimisation pour la production. Acquérir une expérience pratique solide avec PyTorch et l'écosystème Hugging Face.
Learning Objectives
- Maîtriser PyTorch comme framework principal de développement de modèles de deep learning
- Comprendre et implémenter les architectures CNN avancées et le transfer learning
- Appréhender en profondeur le mécanisme d'attention et l'architecture Transformer
- Fine-tuner des modèles de langage pré-entraînés avec les techniques modernes (LoRA, QLoRA, Hugging Face)
- Comprendre les architectures génératives : VAE, GANs, modèles de diffusion
- Maîtriser les techniques d'optimisation et de déploiement de modèles en production
Target Audience
Ingénieurs et développeurs souhaitant maîtriser les architectures de deep learning modernes
Data scientists ayant des bases en machine learning et souhaitant progresser vers le deep learning
Chefs de projet IA et consultants souhaitant acquérir une compréhension technique approfondie des modèles
Prerequisites
Connaissances solides en machine learning (supervisé, non supervisé, évaluation de modèles)
Pratique de Python (numpy, pandas)
Notions de statistiques et d'algèbre linéaire
Avoir suivi la formation "Introduction au Deep Learning" ou connaissances équivalentes
Program Outline
Informations
Duration
5 jours
35 heures
Tarif
Sur demande
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