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Formation Deep Learning et Réseaux de Neurones : les fondamentaux pour l’ingénieur – Ambient IT

Présentation

Cette formation intensive de 3 jours offre une introduction complète au Deep Learning et aux réseaux de neurones, destinée aux professionnels maîtrisant Python et les bases des mathématiques. Elle vise à transmettre une compréhension approfondie du Machine Learning et des architectures de réseaux de neurones (simples, convolutifs, récurrents), ainsi qu’une maîtrise pratique d’outils comme TensorFlow. Les participants exploreront également des concepts avancés tels que les auto-encodeurs, les GANs et le Deep Reinforcement Learning. Conçue pour les développeurs, ingénieurs et data scientists, cette formation permet d’acquérir des compétences immédiatement applicables dans des projets innovants. Les supports sont disponibles en français et anglais, tout comme l’examen final. Dispensée par un expert reconnu, cette formation est proposée dans plusieurs villes européennes pour un tarif de 2090€ HT, incluant une approche pédagogique enrichie par des retours d’expérience concrets.

Points forts

Points faibles

Caractéristiques

📊 Niveau :Intermédiaire

🕐 Durée : 2 jours à 2 semaines

💳️ Financement :CPF, OPCO

🗂️ Mode de formation : En centre de formation, En ligne

🎓 Type de reconnaissance : Certifiante

🎯 Public Cible :Entreprise, Professionnels en reconversion, Salariés

🔖 Autres : Certification Qualiopi

Présentation du formateur

Ambient IT est un centre de formation informatique spécialisé dans les nouvelles technologies et le développement. Ils proposent des formations de pointe à des tarifs adaptés, dispensées par des formateurs experts dans divers domaines comme Kubernetes, Docker et DevOps. Leur engagement inclut des contenus constamment mis à jour et une approche sans compromis sur la qualité.

Programme

Présentation :
- Intelligence Artificielle
- Formation
Objectifs de la formation :
- Comprendre les principes du Machine Learning et Deep Learning
- Maîtriser divers types de réseaux de neurones
- Apprendre à utiliser Tensorflow et d’autres outils
- Approfondir les concepts avancés
Public visé :
- Développeurs
- Architectes
- Big Data Scientist
- Ingénieurs
Pré-requis :
- Connaissance de Python
- Connaissance des mathématiques
Programme de formation (sur 3 jours) :
- Jour 1 : Concepts fondamentaux d’IA, Machine Learning, Deep Learning
- Jour 2 : Convolutional Neural Networks (CNN), Recurrent Neural Networks (RNN)
- Jour 3 : Modèles génératifs (VAE, GANs), Deep Reinforcement Learning
Informations additionnelles :
- Prix
- Langues
- Lieux
- Formateurs
Témoignages :
- Avis positifs
- Pédagogie et avancées scientifiques
Contact :
- Informations ou besoins spécifiques
Partenaires et Certifications :
- Partenariats avec grandes entreprises
- Certifications

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Natural Language Processing with Deep Learning in Python – Udemy

Présentation

Cette formation en traitement du langage naturel (NLP) avec l’apprentissage profond en Python offre une approche pratique et théorique des techniques avancées de NLP. Elle vise à maîtriser des concepts clés comme word2vec, GloVe, les réseaux neuronaux récurrents et récursifs, ainsi que leur application dans des tâches telles que le tagging des parties du discours, l’analyse des sentiments ou la génération de représentations vectorielles de mots. Les participants apprendront également à utiliser des outils comme Gensim et se familiariseront avec les bases des modèles modernes comme ChatGPT ou GPT-4. Les objectifs principaux incluent l’acquisition de compétences en implémentation d’algorithmes de NLP, l’optimisation des modèles et la compréhension des mathématiques sous-jacentes. Les bénéfices pour les apprenants sont multiples : une expertise solide en NLP, une préparation aux technologies émergentes et un accès à des explications détaillées de chaque ligne de code. Le support est en anglais (avec sous-titres en français), et l’examen est également en anglais. Des prérequis en programmation Python, en réseaux neuronaux et en algorithmes sont nécessaires pour tirer pleinement profit de cette formation.

Points forts

Points faibles

Caractéristiques

📊 Niveau :Avancée

🕐 Durée : Flexible

💳️ Financement :Aucun

🗂️ Mode de formation : En ligne

🎓 Type de reconnaissance : Qualifiante

🎯 Public Cible :Étudiant, Professionnels en reconversion, Salariés

🔖 Autres : Micro-Formation

Présentation du formateur

Udemy is a leading global provider of online learning and professional certification preparation courses. It offers a diverse range of subjects and is dedicated to enhancing skills that are in demand in today’s job market. Through its platform, learners can access courses anytime and anywhere, enabling flexible and personalized learning experiences. Udemy Business specifically caters to corporate clients, offering tailored training solutions to foster employee development and productivity. Recognized by top companies like Nasdaq, Volkswagen, NetApp, and Eventbrite, Udemy continues to empower individuals and organizations by facilitating in-demand skill acquisition and career advancement.

Programme

Aperçu du cours :
- Titre
- Évaluation
- Nombre d’inscriptions
- Créateurs
- Dernière mise à jour
- Langue
Ce que vous apprendrez :
- Comprendre et implémenter word2vec
- Méthode CBOW dans Word2vec
- Méthode Skip-gram dans Word2vec
- Optimisation par échantillonnage négatif dans Word2vec
- Implémenter GloVe avec descente de gradient et moindres carrés alternés
- Utiliser des réseaux de neurones récurrents pour le tagging des parties du discours
- Analyse des sentiments avec récursifs
- Utiliser Gensim pour obtenir des vecteurs de mots pré-entraînés
- Bases importantes pour OpenAI et autres
Prérequis :
- Installer Numpy, Matplotlib, Sci-Kit Learn, et Theano ou TensorFlow
- Comprendre la rétropropagation et la descente de gradient
- Coder un réseau neuronal récurrent
- Expérience utile avec les algorithmes d’arbre
Description du cours :
- Exploration du traitement du langage naturel (NLP)
- Implémentation de word2vec
- Usage des réseaux neuronaux récurrents et récursifs
Instructeurs :
- Lazy Programmer Inc.
- Lazy Programmer Team
Informations supplémentaires :
- S’adresse aux étudiants et professionnels
- Créer des représentations vectorielles de mots
Caractéristiques uniques du cours :
- Chaque ligne de code est expliquée en détail
- Pas de perte de temps “à taper” sur le clavier
- Englobement des mathématiques de niveau universitaire

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Deep Learning : De Zéro à la Certification Tensorflow – Udemy

Présentation

Cette formation en Deep Learning, dispensée en français, permet aux participants d’acquérir une expertise complète dans l’utilisation de TensorFlow, depuis les fondamentaux jusqu’à la préparation à la certification TensorFlow Developer de Google. Elle vise à maîtriser les concepts clés tels que les réseaux de neurones (CNN, RNN, LSTM), le transfer learning ou l’intégration de modèles dans des applications web, tout en abordant les mathématiques sous-jacentes de manière pratique. Les objectifs principaux incluent la réussite à l’examen officiel, la compréhension des architectures IA et la capacité à développer des solutions concrètes. Les participants, qu’ils soient étudiants, professionnels ou entrepreneurs, bénéficieront d’un apprentissage structuré, adapté aux débutants ayant des notions de Python et de mathématiques niveau lycée. Le support est en français, tout comme l’examen de certification, et ne requiert qu’un ordinateur pour démarrer. Animée par un ingénieur IA certifié, cette formation allie théorie et pratique pour une montée en compétences rapide et opérationnelle.

Points forts

Points faibles

Caractéristiques

📊 Niveau :Intermédiaire

🕐 Durée : Flexible

💳️ Financement :Aucun

🗂️ Mode de formation : En ligne

🎓 Type de reconnaissance : Certifiante

🎯 Public Cible :Demandeurs d’emploi, Entrepreneur, Étudiant, Professionnels en reconversion, Salariés

🔖 Autres : Micro-Formation

Présentation du formateur

Programme

Introduction à l’Intelligence Artificielle :
- Présentation du cours et objectifs
- Présentation de Tensorflow
- Installation et configuration de l’environnement
Concepts Fondamentaux du Deep Learning :
- Anatomie d’un réseau de neurones
- Fonctions d’activation
- Propagation avant et rétropropagation
Pratique avec Tensorflow :
- Création d’un Mini Tensorflow en Python
- Manipulation des tenseurs et des opérations
- Construire des modèles avec Tensorflow 2
Apprentissage et Optimisation :
- Optimisation et fonctions de perte
- Méthodes d’entraînement d’un modèle
- Validation croisée et régularisation
Réseaux de Neurones Convolutionnels :
- Introduction aux CNN
- Entraîner un CNN pour la classification d’images
- Applications avancées des CNN
Réseaux de Neurones Récurrents et LSTM :
- Introduction aux RNN et LSTM
- Applications des RNN dans le traitement de texte
Techniques Avancées :
- Transfert Learning
- Différentes manières d’entraîner un modèle
Mise en Production :
- Intégration des modèles d’IA dans une application Web
- Outils pour la mise en production
Préparation à la Certification Tensorflow Developer :
- Exercices pratiques pour l’examen
- Conseils pour réussir la certification

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Formation Deep Learning – DataScientest.com

Présentation

Cette formation en Deep Learning, dispensée par DataScientest, offre une expertise approfondie dans ce domaine clé de l’intelligence artificielle, combinant théorie et pratique. Elle vise à maîtriser les outils essentiels comme Keras et TensorFlow, ainsi qu’à appliquer les techniques avancées de Computer Vision et de Natural Language Processing (NLP). Structurée en modules progressifs et enrichie d’un projet fil rouge, la formation permet aux participants d’acquérir une solide expérience pratique. Les objectifs incluent le développement de compétences pour concevoir, optimiser et déployer des modèles de Deep Learning, tout en préparant à des métiers tels qu’ingénieur IA ou chef de projet en IA. D’une durée de 380 heures (cours et projet), elle est certifiée RNCP (niveau Bac+5) et s’adresse aux profils disposant de bases en Python et en machine learning. Les supports sont en français, tout comme l’examen final. Les bénéfices incluent un accompagnement continu, des masterclasses interactives et un accès à un réseau professionnel, avec des options de financement flexibles incluant le CPF.

Points forts

Points faibles

Caractéristiques

📊 Niveau :Avancée

🕐 Durée : 2 semaines à 6 mois

💳️ Financement :CPF, France Travail

🗂️ Mode de formation : Blended Learning, En ligne

🎓 Type de reconnaissance : Certifiante

🎯 Public Cible :Demandeurs d’emploi, Entreprise, Professionnels en reconversion, Salariés

🔖 Autres : Inscrite au RNCP, Certification Qualiopi

Présentation du formateur

DataScientest est un organisme de formation leader en Europe, spécialisé dans les métiers de la data, de la cybersécurité et du développement. Avec une approche flexible, ils proposent des formations en bootcamp ou à temps partiel adaptées aux besoins des professionnels et des entreprises. Grâce à un partenariat académique prestigieux avec les Mines Paris PSL et des collaborations avec des géants technologiques tels que Microsoft et AWS, les diplômes délivrés sont hautement reconnus. Offrant plus de 500 partenariats avec des entreprises, DataScientest se distingue par un taux d’employabilité élevé de 85 %, plaçant ses alumni au cœur du marché de l’emploi technologique.

Programme

Introduction au Deep Learning :
- Evolution grâce au big data
- Fonctionnement du modèle d’apprentissage
Avantages :
- Analyse automatique des données
- Modélisation sans intervention humaine
Formation proposée :
- Technique :
  - Keras et TensorFlow
  - Computer Vision et NLP
- Modules :
  - Fondamentaux du Deep Learning
  - Application en Computer Vision
  - NLP et ingénierie des caractéristiques
- Projet fil rouge :
  - Expérience pratique avec concepts appris
Structure du cursus :
- Modules et sprints
- Cours en ligne et masterclasses interactives
- Durée totale de 380 heures
Accréditation :
- Certification RNCP 36129
- Reconnaissance par l’Etat
Objectifs :
- Former des experts en Deep Learning
- Compétences en NLP et Computer Vision
Inscription et prérequis :
- Connaissances en Python et machine learning
- Niveau Bac+3 requis
Tarifs et financement :
- Plans et options de financement disponibles
- Droits CPF et subventions
Accompagnement :
- Assistance pédagogique continue
- Supervision individuelle
Débouchés :
- Chef de projet IA
- Ingénieur IA
- Consultant IA
Données clés :
- Taux de satisfaction
- Taux de réussite RNCP
- Taux d’insertion et de complétion

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Deep Learning – DataScientest.com

Présentation

Cette formation en Deep Learning proposée par DataScientest permet aux participants d’acquérir une maîtrise approfondie des réseaux de neurones et des outils essentiels comme Keras et TensorFlow. Elle aborde les domaines clés du traitement d’images, de la reconnaissance vocale et des séries temporelles, tout en développant une méthodologie rigoureuse pour concevoir des modèles performants. L’objectif principal est d’apprendre à exploiter ces technologies pour créer des solutions d’intelligence artificielle adaptées aux besoins professionnels actuels. Les apprenants bénéficieront d’un accompagnement personnalisé, d’une approche hybride combinant cours en ligne et masterclasses, ainsi que d’une préparation à la certification RNCP 36129 “Chef de projet en intelligence artificielle”. La formation est dispensée en français, de même que l’examen, et requiert des connaissances préalables en Python et Machine Learning. Elle offre ainsi une véritable opportunité d’évolution vers des postes spécialisés tels qu’ingénieur ou consultant en IA.

Points forts

Points faibles

Caractéristiques

📊 Niveau :Avancée

🕐 Durée : 2 semaines à 6 mois

💳️ Financement :Autres, CPF, France Travail

🗂️ Mode de formation : Blended Learning, Bootcamp, En ligne

🎓 Type de reconnaissance : Certifiante

🎯 Public Cible :Demandeurs d’emploi, Étudiant, Professionnels en reconversion, Salariés

🔖 Autres : Inscrite au RNCP, Certification Qualiopi, Micro-Formation

Présentation du formateur

Programme

Êtes-vous fait pour la Data ?
- Faire le test
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- Nos formations
  - Product Builder No Code
  - Data Scientist
  - Data Analyst
  - Data Engineer
  - Machine Learning Engineer
- Alternance
  - Business Data Analyst
  - Data Engineer
  - Machine Learning Engineer
  - Ingénieur Cloud DevOps
  - Administrateur Systèmes, Réseaux et Cloud
  - Administrateur Cybersécurité
  - Ingénieur Cybersécurité
  - Software Engineer
- Notre école
  - À propos
  - Engagements
  - Carrière
- Événements
  - Journées Portes Ouvertes
- Entreprise
  - Formation en entreprise
Formation Deep Learning
- Temps Partiel
- Perfectionnez-vous en programmation
- Apprenez à manipuler Keras et TensorFlow
- Maîtrisez la Computer Vision et le Natural Language Processing
- Prochaines rentrées: 07 avril 2026
Contenu de la Formation
- Fondamentaux du Deep Learning
  - Keras
  - CNN
- TensorFlow et Application
  - Reconnaissance vocale
- Deep Learning pour les séries temporelles
  - Prétraitement
  - Régression et Classification
- Méthodologie en Deep Learning
  - Détection de visages
Objectifs de la Formation
- Exploiter Keras et TensorFlow pour créer des solutions d’IA
- Analyser et transformer les données
Les Chiffres Clés de la Formation en 2023
- 71,3% Taux de satisfaction
- 93,97% Taux de réussite RNCP
- 100% Taux d’insertion
Avantages du Deep Learning
- Qualité des résultats
- Autonomie de l’algorithme
- Traitement de données non structurées
Inscription et Modalités
- Vérification des prérequis en Python et Machine Learning
- Test de positionnement
- Formation hybride avec apprentissage en ligne et masterclasses
Débouchés Professionnels
- Chef de projet
- Ingénieur IA
- Manager IA
- Consultant d’IA
Formation Suivie par un Accompagnement Humain
- Assistance quotidienne et support via Slack
Reconnaissance du Diplôme
- Certification RNCP 36129 “Chef de projet en intelligence artificielle”

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Intelligence Artificielle et Deep Learning – DataRockstars

Présentation

Cette formation approfondie en Intelligence Artificielle et Deep Learning propose une immersion complète dans les architectures avancées, incluant les Réseaux de Neurones, les CNNs, la Computer Vision, le NLP ou encore les Transformers. Structurée en modules théoriques et pratiques, elle vise à maîtriser des outils comme TensorFlow 2.0 et Keras, ainsi que des techniques telles que le Transfer Learning ou les GANs. Les participants développeront des compétences opérationnelles grâce à des projets concrets, applicables dans divers secteurs. D’une durée de 35 heures (réparties sur 5 jours), cette formation certifiante est accessible en présentiel ou en ligne, avec des sessions de rattrapage et un accès continu aux ressources. Le support est en français, tout comme l’examen final, et requiert des prérequis en programmation Python et en bases mathématiques. Tarifée à 3500€ (éligible CPF), elle offre des certifications reconnues (RNCP) et un accompagnement post-formation, incluant aide à l’emploi et ressources supplémentaires.

Points forts

Points faibles

Caractéristiques

📊 Niveau :Avancée

🕐 Durée : 1 à 2 jours

💳️ Financement :CPF, OPCO

🗂️ Mode de formation : En centre de formation, En ligne

🎓 Type de reconnaissance : Certifiante

🎯 Public Cible :Entreprise, Professionnels en reconversion, Salariés

🔖 Autres : Inscrite au RNCP, Certification Qualiopi

Présentation du formateur

Datarockstars est un organisme de formation certifié Qualiopi, axé sur l’intelligence artificielle, la data science et la cybersécurité. Offrant des formations pour tous niveaux, y compris des bootcamps intensifs sur trois mois, l’entreprise propose une expérience d’apprentissage enrichie par des experts reconnus. Les formations variées incluent des cours pour débutants et des spécialisations approfondies, accessibles en présentiel, distanciel et en ligne. La plateforme intègre également un service de recrutement, facilitant l’accès à plus de 25,000 opportunités d’emploi dans les métiers de la data et de la cybersécurité. Des financements à 100% sont disponibles via Pôle Emploi, Région et OPCO.

Programme

Introduction à l’Intelligence Artificielle :
- Présentation des concepts de base
- Historique et évolution de l’IA
- Applications actuelles de l’IA
Deep Learning :
- Introduction aux réseaux de neurones
- Apprentissage supervisé vs non supervisé
- Frameworks populaires : TensorFlow et Keras
Réseaux de Neurones Convolutionnels (CNNs) :
- Structure des CNNs
- Applications en Computer Vision
- Optimisation des CNNs
Computer Vision :
- Traitement d’images et vidéos
- Méthodes et techniques avancées
- Projets pratiques en Python
Natural Language Processing (NLP) :
- Introduction au traitement du langage naturel
- Techniques de NLP
- Applications des Transformers
Projets Pratiques et Applications Réelles :
- Développement de modèles AI
- Analyse de cas spécifiques
- Évaluation et amélioration des modèles
Certification et Services après la Formation :
- Obtention de la certification RNCP
- Aide à l’insertion professionnelle
- Accès continu aux ressources

Formation Deep Learning avec TensorFlow – Sparks

Présentation

Cette formation de 3 jours, éligible au financement OPCO et certifiée Qualiopi, permet aux professionnels (data scientists, ingénieurs Big Data, développeurs, etc.) de maîtriser les fondamentaux et applications avancées du Deep Learning avec TensorFlow. Axée sur la pratique, elle couvre l’installation de TensorFlow, l’optimisation des réseaux neuronaux (artificiels, convolutifs, récurrents), ainsi que des concepts comme le Reinforcement Learning ou l’exécution sur CPU/GPU. Les participants y acquièrent des compétences opérationnelles pour concevoir et déployer des modèles performants, grâce à des cas concrets et des outils directement applicables en entreprise. Le support est en français, tout comme l’examen final. Prérequis : connaissances en Machine Learning, Python et statistiques de base. Disponible en présentiel (Lyon, Paris, Toulouse, etc.) ou distanciel, avec un taux de satisfaction de 4,86/5. Tarif : à partir de 2250 € HT.

Points forts

Points faibles

Caractéristiques

📊 Niveau :Intermédiaire

🕐 Durée : 2 jours à 2 semaines

💳️ Financement :OPCO

🗂️ Mode de formation : En centre de formation, En ligne

🎓 Type de reconnaissance : Certifiante

🎯 Public Cible :Demandeurs d’emploi, Professionnels en reconversion, Salariés

🔖 Autres : Certification Qualiopi

Présentation du formateur

Sparks Formation propose une vaste gamme de programmes de formation destinés aux professionnels IT, couvrant des domaines tels que le développement logiciel, la gestion de projet, le Big Data, et la cybersécurité. Avec des formations en Java, DevOps, SQL, et bien d’autres, Sparks s’adresse tant aux débutants qu’aux professionnels expérimentés. Les formations sont offertes sous divers formats adaptés aux besoins des entreprises, notamment en cours particuliers ou en sessions Inter-entreprises. Certifié Qualiopi et OPQF, Sparks garantit la qualité de ses formations qui sont éligibles aux financements par les OPCO. Réparti sur plusieurs villes françaises, Sparks se positionne comme un partenaire de confiance pour le développement des compétences IT.

Programme

Introduction au Deep Learning et TensorFlow :
- Historique de l’Apprentissage Deep Learning
- Enjeux et applications du Deep Learning
Concepts Mathématiques Essentiels :
- Calcul Matriciel
- Algèbre Linéaire
- Optimisation
Réseaux Neuronaux Artificiels :
- Fonctionnement des réseaux neuronaux
- Fonctions d’activation
- Optimisation des réseaux
Les Réseaux de Neurones Convolutifs et Récurrents :
- Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN)
- Réseaux de Neurones Récurrents (RNN)
Apprentissage par Renforcement, Autoencoders, et Notions Avancées :
- Reinforcement Learning
- Autoencoders
- Notions avancées en Deep Learning

Formation Deep Learning : les fondamentaux – Plb Consultant

Présentation

Cette formation en Deep Learning : les fondamentaux offre une immersion approfondie dans les technologies d’apprentissage automatique, avec un focus sur les réseaux de neurones et leurs applications pratiques, comme la reconnaissance d’images ou le traitement du langage naturel. Elle vise à donner aux participants une compréhension détaillée des architectures de réseaux de neurones, à maîtriser les concepts clés du Deep Learning et à utiliser des outils comme TensorFlow et Keras. Destinée aux Data Scientists et développeurs ayant des bases en Machine Learning et en programmation (Python, Java, C#), cette formation de 3 jours, disponible à distance ou en présentiel, permet d’acquérir des compétences opérationnelles pour concevoir des modèles avancés. Les supports sont en français, tout comme l’examen final. Avec une note moyenne de 4,4/5, les participants soulignent la qualité du contenu, malgré quelques difficultés techniques signalées. Coût : 2090€ HT.

Points forts

Points faibles

Caractéristiques

📊 Niveau :Intermédiaire

🕐 Durée : 2 jours à 2 semaines

💳️ Financement :CPF, OPCO

🗂️ Mode de formation : En centre de formation, En ligne

🎓 Type de reconnaissance : Certifiante

🎯 Public Cible :Entreprise, Professionnels en reconversion, Salariés

🔖 Autres : Certification Qualiopi

Présentation du formateur

PLB est un organisme de formation continue spécialisé dans le développement des compétences en informatique et management pour les professionnels. Depuis 25 ans, PLB propose, en présentiel et à distance, plus de 2000 formations couvrant divers domaines tels que l’Unix, le développement, les bases de données, la cybersécurité, et bien d’autres. L’organisme est certifié Qualiopi, garantissant la qualité des services offerts. PLB est reconnu pour ses formations alignées sur les attentes réelles du marché et pour son engagement en matière de RSE, attesté par une évaluation Platinium par EcoVadis, positionnant PLB dans le top 1% des organismes français.

Programme

Description de la Formation Deep Learning :
- Technologie d’apprentissage automatique
- Applications informatiques
- Adaptation dans divers contextes
Objectifs :
- Opérationnels : Compréhension détaillée des architectures de réseaux de neurones
- Pédagogiques : Maîtriser les concepts fondamentaux
- Utilisation de Keras de TensorFlow
Public Cible et Prérequis :
- Data Scientists et développeurs
- Bases en Machine Learning
- Programmation (Python, Java, C#)
Contenu du Cours :
- Jour 1 : Introduction au Deep Learning
  - Relation entre Machine Learning et Deep Learning
  - Principaux outils et bibliothèques : TensorFlow, Keras
- Jour 2 : Réseaux de Neurones Convolutifs et Récurrents
  - Fonctionnement et applications des CNN et RNN
  - Analyse avancée d’images et traitement de langage naturel
- Jour 3 : Auto-Encodeurs et Apprentissage par Renforcement
  - Principes des auto-encodeurs et modèles de génération d’images
  - Introduction au reinforcement learning et à l’outil Gym
Informations Pratiques :
- Durée : 3 jours
- Lieu : À distance ou en présentiel
- Coût : 2090€ HT
- Réservation : Dates disponibles pour 2025
Avis des Participants :
- Note moyenne de 4.4/5
- Qualité du contenu et du formateur
- Problèmes techniques avec les environnements de travail
Formations Similaires :
- TensorFlow : Analyse d’Images
- Machine Learning : État de l’Art
- Azure Machine Learning

Formation Deep Learning – DataScientest.fr

Présentation

Points forts

Points faibles

Caractéristiques

📊 Niveau :Avancée

🕐 Durée : 2 semaines à 6 mois

💳️ Financement :CPF, France Travail

🗂️ Mode de formation : Blended Learning, En ligne

🎓 Type de reconnaissance : Certifiante

🎯 Public Cible :Demandeurs d’emploi, Entreprise, Professionnels en reconversion, Salariés

🔖 Autres : Inscrite au RNCP, Certification Qualiopi

Présentation du formateur

Programme

Introduction au Deep Learning :
- Evolution grâce au big data
- Fonctionnement du modèle d’apprentissage
Avantages :
- Analyse automatique des données
- Modélisation sans intervention humaine
Formation proposée :
- Technique :
  - Keras et TensorFlow
  - Computer Vision et NLP
- Modules :
  - Fondamentaux du Deep Learning
  - Application en Computer Vision
  - NLP et ingénierie des caractéristiques
- Projet fil rouge :
  - Expérience pratique avec concepts appris
Structure du cursus :
- Modules et sprints
- Cours en ligne et masterclasses interactives
- Durée totale de 380 heures
Accréditation :
- Certification RNCP 36129
- Reconnaissance par l’Etat
Objectifs :
- Former des experts en Deep Learning
- Compétences en NLP et Computer Vision
Inscription et prérequis :
- Connaissances en Python et machine learning
- Niveau Bac+3 requis
Tarifs et financement :
- Plans et options de financement disponibles
- Droits CPF et subventions
Accompagnement :
- Assistance pédagogique continue
- Supervision individuelle
Débouchés :
- Chef de projet IA
- Ingénieur IA
- Consultant IA
Données clés :
- Taux de satisfaction
- Taux de réussite RNCP
- Taux d’insertion et de complétion

PARTENAIRE

Formation Computer Vision : Image Processing avec Tensorflow – Ambient IT

Présentation

Cette formation approfondie en Computer Vision : Image Processing avec TensorFlow s’adresse aux professionnels confirmés souhaitant maîtriser les techniques avancées de traitement d’images par intelligence artificielle. D’une durée de 3 jours (21 heures), elle couvre les fondamentaux des réseaux de neurones convolutionnels (CNN), le pré-traitement des données, la classification et la détection d’objets, ainsi que des méthodes innovantes comme les transformers ou la segmentation sémantique. Les participants apprendront à exploiter TensorFlow pour implémenter ces concepts, avec un focus sur le transfer learning et les architectures récentes. Destinée aux Data Scientists, ingénieurs et développeurs, elle exige une connaissance préalable de Python, du deep learning et des bases mathématiques associées. Les supports sont en français et l’examen se déroule dans cette même langue. Animée par une experte reconnue, cette formation permet d’acquérir des compétences opérationnelles immédiates, tout en bénéficiant d’un cadre flexible (présentiel à Paris ou en virtuel). Le prix s’élève à 2390€ HT, avec des sessions régulières tout au long de l’année.

Points forts

Points faibles

Caractéristiques

📊 Niveau :Avancée

🕐 Durée : 2 jours à 2 semaines

💳️ Financement :Autres, CPF, OPCO

🗂️ Mode de formation : En centre de formation, En ligne

🎓 Type de reconnaissance : Qualifiante

🎯 Public Cible :Entreprise, Professionnels en reconversion, Salariés

🔖 Autres : Certification Qualiopi

Présentation du formateur

Programme

Introduction à la vision par ordinateur :
- Architecture du cortex visuel
- La compétition ISLVRC
Préparation des données :
- Pré-traitement
- Augmentation des données
Classification des images :
- Extraction de features
- Classification
- Localization & Bounding Box
Transfert Learning :
- TensorFlow Hub
- Keras Layer
Détection d’objets :
- Region Proposal Networks RPN
- Single Shot Detector
Segmentation sémantique et d’instance :
- Fully Convolutional
- DownSampling et UpSampling
- Quelques modèles
Suivi d’objets et reconnaissance d’actions :
- Reconnaissance d’actions & Pose Estimation
Les modèles génératifs :
- Sequence 2 Sequence
- GAN
Transfert de style :
- StyleNet
Transformers & Capsules :
- Du NLP à la vision par ordinateur
- Les mécanismes d’attention

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PARTENAIRE

Complete Computer Vision Bootcamp With PyTorch & Tensorflow – Udemy

Présentation

Cette formation complète en vision par ordinateur, axée sur les frameworks PyTorch et TensorFlow, permet aux participants de maîtriser les concepts des réseaux de neurones convolutifs (CNN) et des modèles de détection d’objets, des fondamentaux aux techniques avancées. Elle vise à développer des compétences pratiques via des projets concrets, incluant la mise en œuvre de modèles comme YOLO ou Faster R-CNN, le prétraitement des données d’image, et l’utilisation de l’apprentissage par transfert avec des architectures pré-entraînées. Les bénéfices incluent une expertise solide en vision artificielle, applicable dans des domaines variés comme la robotique ou l’analyse médicale. Le support et les examens sont en anglais, et des bases en Python, en algèbre linéaire et en machine learning sont recommandées pour en tirer pleinement profit. Destinée aux débutants comme aux professionnels, cette formation allie théorie et pratique pour une maîtrise opérationnelle des technologies actuelles.

Points forts

Points faibles

Caractéristiques

📊 Niveau :Intermédiaire

🕐 Durée : 2 semaines à 6 mois

💳️ Financement :Aucun

🗂️ Mode de formation : En ligne

🎓 Type de reconnaissance : Certifiante

🎯 Public Cible :Demandeurs d’emploi, Étudiant, Professionnels en reconversion, Salariés

🔖 Autres : Micro-Formation

Présentation du formateur

Programme

Introduction à la vision par ordinateur :
- Concepts fondamentaux de la vision par ordinateur
- Présentation des réseaux de neurones convolutifs (CNN)
- Applications pratiques de la vision par ordinateur
Maîtrise de TensorFlow et PyTorch :
- Introduction à TensorFlow
- Introduction à PyTorch
- Comparaison entre TensorFlow et PyTorch
Détection d’objets :
- Modèles de détection d’objets
- YOLO : You Only Look Once
- Faster R-CNN
Projets pratiques en vision par ordinateur :
- Prétraitement et augmentation de données
- Construction de modèles CNN personnalisés
- Étapes pour la mise en œuvre de projets réels
Apprentissage par transfert :
- Introduction à l’apprentissage par transfert
- Utilisation de modèles pré-entraînés : ResNet, VGG
- Intégration dans des applications personnalisées
Prérequis et suivi :
- Compréhension de base de la programmation Python
- Concepts fondamentaux du machine learning
- Algèbre linéaire et calcul
- Structure des données d’image

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PARTENAIRE

Formation en NLP – DataScientest.com

Présentation

Cette formation en Deep Learning pour le Natural Language Processing (NLP) offre un cursus expert de 15 semaines en format hybride, combinant apprentissage flexible sur plateforme et Masterclasses. Elle vise à maîtriser les techniques avancées de traitement du langage naturel, incluant le Text Mining, les Word Embeddings, les réseaux de neurones récurrents et les Transformers avec TensorFlow. Les participants apprendront à analyser, extraire et transformer des données textuelles, puis à élaborer et évaluer des solutions d’IA appliquées au NLP. Les bénéfices incluent l’acquisition de compétences recherchées en R&D, un accès à un réseau d’alumni et un accompagnement vers l’emploi. La formation, dispensée en français avec des supports dans la même langue, délivre une certification RNCP niveau 7 (bac+5). Éligible au CPF et financée par Pôle Emploi, elle affiche un taux de réussite de 95,6% et comprend 230 heures (cours et projet). Prochaine rentrée : 7 janvier 2025.

Points forts

Points faibles

Caractéristiques

📊 Niveau :Avancée

🕐 Durée : 2 semaines à 6 mois

💳️ Financement :CPF, France Travail, OPCO

🗂️ Mode de formation : Blended Learning, En ligne

🎓 Type de reconnaissance : Certifiante

🎯 Public Cible :Demandeurs d’emploi, Professionnels en reconversion, Salariés

🔖 Autres : Certification Qualiopi

Présentation du formateur

Programme

Présentation de la Formation :
- Cursus Expert : Formation en NLP, Deep Learning for Natural Language Processing
- Durée et Format : Continu sur 15 semaines avec un format hybride
- Prochaine rentrée : 07 janvier 2025
- Télécharger le programme : Option disponible
Module de Formation :
- Natural Language Processing :
  - Text Mining
  - Word Embedding et application sur la Text Similarity
  - Réseaux de neurones récurrents (avec TensorFlow)
  - Transformers (Fondamentaux sur TensorFlow)
Objectifs et Méthodologie de la Formation :
- Analyser : Données pertinentes à intégrer
- Extraire : Données à transformer pour les rendre exploitables
- Élaborer : Solutions IA appliquées au traitement du langage naturel
- Évaluer : Interpréter les résultats
Chiffres Clés de la Formation :
- Taux de réussite : 95,6%
- Taux de complétion : 100%
Tarifs de la Formation :
- Les fondamentaux du Deep Learning : 2000€
- Fondamentaux + NLP : 4200€
- Fondamentaux + NLP + CV (Computer Vision) : 6200€
Financement :
- Formation reconnue par l’Etat, éligible au CPF
- Possibilité de prise en charge par Pôle Emploi
- Facilités de paiement pour les salariés
Pourquoi se Former au NLP ?
- Compréhension du langage naturel par les machines
- Automatisation et création de nouvelles technologies de traitement du langage
- D’importants investissements en IA sont prévus
Insertion Professionnelle :
- Formations en intelligence artificielle recherchées par les recruteurs
- Ateliers carrière et accompagnement vers l’emploi
Reconnaissance du Diplôme :
- Certification RNCP36129 du Collège de Paris, niveau bac +5
Organisation et Modalité d’Évaluation :
- La formation comprend 230 heures
- Sessions en visioconférence et travail sur plateforme
Compétences Acquises :
- Natural Language Processing et/ou Computer Vision
- Essentielles pour la R&D en intelligence artificielle
Communauté et Accompagnement :
- Accès à une communauté d’alumni
- Ateliers et newsletters pour continuer la veille technologique
Entreprises Partenaires :
- Partenariats avec de grandes entreprises recrutant les alumnis
Divers :
- Formation accessible aux personnes handicapées avec supports et assistances adaptées

Voir la formation

Text Mining & Natural Language Processing – Pratique – Ascent Formation

Présentation

Cette formation de 21 heures, composée de 76 leçons, offre une approche pratique du Text Mining et du Natural Language Processing (NLP). Elle vise à transmettre une compréhension approfondie des techniques statistiques textuelles, de l’extraction des caractéristiques, de la classification supervisée et non supervisée, ainsi que des applications avancées en NLP avec le Deep Learning. Les participants apprendront à manipuler des données textuelles, à définir des algorithmes de classification et à évaluer leurs performances prédictives. Destinée aux ingénieurs, chefs de projets IA et consultants, cette formation requiert des bases en statistique, en Machine Learning et une expérience pratique. Les bénéfices incluent l’acquisition de compétences opérationnelles pour traiter de grands volumes de données textuelles et maîtriser des outils comme Word2Vec, TF-IDF ou les RNN. Le support est en français, tout comme l’examen, et le coût s’élève à 2 100 €. Aucun certificat n’est délivré à l’issue de la formation.

Points forts

Points faibles

Caractéristiques

📊 Niveau :Intermédiaire

🕐 Durée : 1 à 2 jours

💳️ Financement :Aucun

🗂️ Mode de formation : En ligne

🎓 Type de reconnaissance : Qualifiante

🎯 Public Cible :Entreprise, Professionnels en reconversion, Salariés

🔖 Autres : Certification Qualiopi, Micro-Formation

Présentation du formateur

Ascent Formation est un organisme de formation certifié Qualiopi, spécialisé dans les compétences et métiers de l’informatique. Avec un vaste catalogue de plus de 750 formations, Ascent propose des programmes couvrant divers domaines technologiques tels que la cybersécurité, le cloud computing, le développement logiciel, les systèmes d’information et la gestion de projet IT. L’organisme offre des formations dispensées par des experts reconnus dans leur domaine, adaptées aux besoins spécifiques des entreprises pour développer les compétences des collaborateurs. Grâce à ses solutions intra et inter-entreprises, Ascent Formation soutient l’évolution professionnelle et l’adaptabilité technologique des participants.

Programme

Caractéristiques du Cours :
- Durée : 21 heures
- Leçons : 76
- Certificat : Non
- Prix : 2,100.00€
- Objectif de formation : Comprendre les concepts de text mining et NLP par la pratique.
Prérequis :
- Maîtriser des bases en statistique, en Machine Learning et en Deep Learning
- Avoir une expérience pratique
Fonctionnalités du Cours :
- Techniques de statistique textuelle
- Extraction des caractéristiques de données textuelles
- Sélections et classements dans des volumes importants de données textuelles
- Définition d’un algorithme de classification
- Mesure des performances prédictives d’un algorithme
Public Ciblé :
- Ingénieurs
- Chefs de projets IA
- Consultants IA
- Toute personne souhaitant utiliser le Text Mining
Structure du Cours :
- Bases traditionnelles du Text Mining (8 sections) :
  - Utilisation d’API
  - Préparation des données textuelles
  - Exploration du corpus de textes
  - Nettoyage et normalisation des données
  - Exercices pratiques
- Feature engineering : représentation de texte (7 sections) :
  - Modèles Bag of Words, TF-IDF, Word2Vec, GloVe, FastText
  - Exercices pratiques
- Similarité des textes et classification non-supervisée (6 sections) :
  - Concepts fondamentaux de similarité
  - Analyses des distances, recommandation de produits
- Classification supervisée du texte (9 sections) :
  - Prétraitement et normalisation des données
  - Modèles de classification, Bayes Naïf, Régression Logistique, SVM, etc.
  - Évaluation des modèles
- NLP & Deep Learning (8 sections) :
  - Bibliothèques NLP et Deep Learning
  - RNN et modèles avancés
Autres informations significatives :
- L’instructeur, BPRIGENT, propose également d’autres formations dans des domaines tels que Web Analytics, Tableau Desktop, et TensorFlow.
- Les formations sont orientées pour des niveaux tous publics avec différents niveaux de leçons et heures.

Formation NLP (Natural Language Processing) – Sparks

Présentation

Cette formation en Natural Language Processing (NLP), d’une durée de 3 jours (21 heures), est dispensée en distanciel ou en présentiel dans 16 villes en France. Elle s’adresse aux data scientists, analystes et ingénieurs Big Data disposant de bases en Python, machine learning et statistiques. Les participants y apprendront les techniques essentielles du NLP, comme le prétraitement (tokenisation, stemming), les représentations vectorielles (tf-idf, embeddings), ainsi que l’utilisation de réseaux neuronaux (RNN, transformateurs) pour des applications telles que l’analyse de sentiments ou le résumé de texte. La formation inclut des travaux pratiques avec spaCy et NLTK, un support numérique en français, et prépare à l’intégration du NLP dans des workflows professionnels. Certifiée Qualiopi et éligible aux financements OPCO, elle offre un score de satisfaction de 4,64/5. Coût : à partir de 2250 €HT. Contact : 0805 950 800 (gratuit).

Points forts

Points faibles

Caractéristiques

📊 Niveau :Avancée

🕐 Durée : 2 jours à 2 semaines

💳️ Financement :OPCO

🗂️ Mode de formation : En centre de formation, En ligne

🎓 Type de reconnaissance : Certifiante

🎯 Public Cible :Entreprise, Professionnels en reconversion, Salariés

🔖 Autres : Certification Qualiopi

Présentation du formateur

Programme

Introduction au NLP :
- Techniques de nettoyage de texte
- Encodage des données
- Outils
Représentation du Texte :
- Sac de mots
- TF-IDF
- N-grammes
- Word embeddings
Apprentissage automatique :
- Modélisation prédictive
- Méthodes de classification
- Clustering
Réseaux Neuronaux :
- Aperçu
- RNN
- Transformateurs
- Grandes applications comme GPT, BERT
Évaluation et Déploiement :
- Mesures d’évaluation
- Matrices de confusion
- Validation croisée
Considérations éthiques :
- Éthique dans le NLP
- Biais
- Transparence

Formation Fine-Tuning for Natural Language Processing (NLP) – NobleProg

Présentation

Cette formation spécialisée aborde le réglage fin (fine-tuning) des modèles pré-entraînés en traitement du langage naturel (NLP), tels que GPT, BERT et T5, pour des applications concrètes comme l’analyse des sentiments, la traduction automatique ou le résumé de texte. Elle vise à doter les participants des compétences nécessaires pour adapter ces modèles à des besoins spécifiques, optimiser leurs hyperparamètres, et les déployer efficacement dans des environnements réels. Destinée aux scientifiques des données et aux ingénieurs en NLP, elle requiert une compréhension préalable des concepts de NLP, une maîtrise de Python et une familiarité avec TensorFlow ou PyTorch. Les bénéfices incluent une approche pratique, avec des exercices en live-lab et l’acquisition de bonnes pratiques pour éviter les écueils courants comme le surajustement. Le support est disponible en français, tout comme l’examen, offrant ainsi un cadre d’apprentissage cohérent et accessible.

Points forts

Points faibles

Caractéristiques

📊 Niveau :Intermédiaire

🕐 Durée : 1 à 2 jours

💳️ Financement :Aucun

🗂️ Mode de formation : En centre de formation, En ligne

🎓 Type de reconnaissance : Certifiante

🎯 Public Cible :Entrepreneur, Étudiant, Professionnels en reconversion, Salariés

🔖 Autres : Certification Qualiopi, Micro-Formation

Présentation du formateur

NobleProg est un groupe international spécialisé dans la formation sur-mesure et le conseil, offrant un large éventail de programmes incluant l’intelligence artificielle, la gestion de projets et plus encore. Avec son outil innovant DaDesktop, NobleProg facilite l’apprentissage virtuel interactif, permettant l’accès à des environnements de formation à distance. Ils proposent des formations en français et en anglais, sur site ou en ligne, adaptées aux besoins des entreprises et des individus. NobleProg est reconnu pour sa capacité à maintenir les compétences des professionnels à jour grâce à des solutions de formation continues et personnalisées. Avec des partenaires prestigieux tels qu’Oracle, Ericsson et KPMG, NobleProg affiche un engagement résolu envers l’excellence formatrice.

Programme

Description du Cours :
- Réglage fin des modèles pré-entraînés pour le TAL
- Couvre GPT, BERT, T5
- Techniques clés et bonnes pratiques en NLP
Objectifs de la Formation :
- Comprendre le réglage fin pour le TAL
- Affiner modèles pré-entraînés pour applications spécifiques
- Optimiser les hyperparamètres
- Évaluer et déployer les modèles
Format du Cours :
- Exposés et discussions interactives
- Exercices pratiques
- Mise en œuvre en live-lab
Public Cible :
- Scientifiques des données
- Ingénieurs en NLP
Pré-requis :
- Compréhension de la PNL
- Expérience en programmation Python
- Familiarité avec TensorFlow ou PyTorch
Contenu du Cours :
- Introduction au réglage fin de la PNL
- Compréhension des tâches du TAL
- Installation et utilisation de Python et bibliothèques
- Préparation des ensembles de données et tokenisation
- Optimisation des performances et déploiement
Aspects Pratiques :
- Ajustement de modèles comme BERT
- Déploiement et intégration des modèles
- Discussion des défis et bonnes pratiques

Formation en NLP – DataScientest.fr

Présentation

Points forts

Points faibles

Caractéristiques

📊 Niveau :Avancée

🕐 Durée : 2 semaines à 6 mois

💳️ Financement :CPF, France Travail, OPCO

🗂️ Mode de formation : Blended Learning, En ligne

🎓 Type de reconnaissance : Certifiante

🎯 Public Cible :Demandeurs d’emploi, Professionnels en reconversion, Salariés

🔖 Autres : Certification Qualiopi

Présentation du formateur

Programme

Présentation de la Formation :
- Cursus Expert : Formation en NLP, Deep Learning for Natural Language Processing
- Durée et Format : Continu sur 15 semaines avec un format hybride
- Prochaine rentrée : 07 janvier 2025
- Télécharger le programme : Option disponible
Module de Formation :
- Natural Language Processing :
  - Text Mining
  - Word Embedding et application sur la Text Similarity
  - Réseaux de neurones récurrents (avec TensorFlow)
  - Transformers (Fondamentaux sur TensorFlow)
Objectifs et Méthodologie de la Formation :
- Analyser : Données pertinentes à intégrer
- Extraire : Données à transformer pour les rendre exploitables
- Élaborer : Solutions IA appliquées au traitement du langage naturel
- Évaluer : Interpréter les résultats
Chiffres Clés de la Formation :
- Taux de réussite : 95,6%
- Taux de complétion : 100%
Tarifs de la Formation :
- Les fondamentaux du Deep Learning : 2000€
- Fondamentaux + NLP : 4200€
- Fondamentaux + NLP + CV (Computer Vision) : 6200€
Financement :
- Formation reconnue par l’Etat, éligible au CPF
- Possibilité de prise en charge par Pôle Emploi
- Facilités de paiement pour les salariés
Pourquoi se Former au NLP ?
- Compréhension du langage naturel par les machines
- Automatisation et création de nouvelles technologies de traitement du langage
- D’importants investissements en IA sont prévus
Insertion Professionnelle :
- Formations en intelligence artificielle recherchées par les recruteurs
- Ateliers carrière et accompagnement vers l’emploi
Reconnaissance du Diplôme :
- Certification RNCP36129 du Collège de Paris, niveau bac +5
Organisation et Modalité d’Évaluation :
- La formation comprend 230 heures
- Sessions en visioconférence et travail sur plateforme
Compétences Acquises :
- Natural Language Processing et/ou Computer Vision
- Essentielles pour la R&D en intelligence artificielle
Communauté et Accompagnement :
- Accès à une communauté d’alumni
- Ateliers et newsletters pour continuer la veille technologique
Entreprises Partenaires :
- Partenariats avec de grandes entreprises recrutant les alumnis
Divers :
- Formation accessible aux personnes handicapées avec supports et assistances adaptées

Thématique	Compétences	Objectifs
Fondamentaux mathématiques	Algèbre linéaire, calcul différentiel, probabilités, statistiques, optimisation	Maîtriser les bases mathématiques nécessaires pour comprendre les mécanismes d’apprentissage des réseaux de neurones profonds
Frameworks et librairies	TensorFlow, PyTorch, Keras, FastAI, JAX	Implémenter efficacement des architectures de Deep Learning à l’aide des bibliothèques spécialisées les plus utilisées dans l’industrie
Architectures neuronales	CNN, RNN, LSTM, GRU, Transformers, GAN, VAE, Attention Mechanisms	Concevoir et adapter les architectures de réseaux de neurones appropriées selon la nature des données et des problèmes à résoudre
Computer Vision	Classification d’images, détection d’objets, segmentation sémantique, Mask R-CNN, YOLO, EfficientNet	Développer des systèmes de vision par ordinateur capables d’analyser et d’interpréter des contenus visuels complexes
Traitement du Langage Naturel	Word Embeddings, BERT, GPT, T5, Fine-tuning, Tokenization, Transformers	Créer des modèles capables de comprendre, générer et manipuler le langage humain pour diverses applications
Optimisation des modèles	Hyperparameter tuning, régularisation, batch normalization, dropout, early stopping, transfer learning	Améliorer les performances des modèles en évitant le surapprentissage et en accélérant la convergence
MLOps	Versioning, containerization, CI/CD, monitoring, TensorFlow Serving, ONNX, MLflow, Kubeflow	Déployer et maintenir des modèles de Deep Learning en production avec des pratiques d’ingénierie robustes
Hardware spécialisé	Programmation CUDA, optimisation GPU, TPU, edge computing, quantification	Exploiter efficacement les accélérateurs matériels pour l’entraînement et l’inférence des modèles de Deep Learning
Apprentissage spécialisé	Apprentissage par renforcement, apprentissage semi-supervisé, few-shot learning, apprentissage continu	Maîtriser les paradigmes d’apprentissage avancés adaptés aux contextes où les données étiquetées sont limitées
Éthique et biais	Détection de biais, équité algorithmique, interprétabilité, SHAP values, LIME	Développer des modèles de Deep Learning éthiques, transparents et équitables

Formations Deep Learning🥇🥈🥉

Computer Vision (7)

Natural Language Processing (6)

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Formation Deep Learning et Réseaux de Neurones : les fondamentaux pour l’ingénieur – Ambient IT

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Points forts

Points faibles

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Deep Learning : De Zéro à la Certification Tensorflow – Udemy

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Formation Deep Learning – DataScientest.com

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Points faibles

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Programme

Deep Learning – DataScientest.com

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Points forts

Points faibles

Caractéristiques

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Programme

Intelligence Artificielle et Deep Learning – DataRockstars

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Points forts

Points faibles

Caractéristiques

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Programme

Formation Deep Learning avec TensorFlow – Sparks

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Points forts

Points faibles

Caractéristiques

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Programme

Formation Deep Learning : les fondamentaux – Plb Consultant

Présentation

Points forts

Points faibles

Caractéristiques

Présentation du formateur

Programme

Formation Deep Learning – DataScientest.fr

Présentation

Points forts

Points faibles

Caractéristiques

Présentation du formateur

Programme

Formation Computer Vision : Image Processing avec Tensorflow – Ambient IT

Présentation

Points forts

Points faibles

Caractéristiques

Présentation du formateur

Programme

Complete Computer Vision Bootcamp With PyTorch & Tensorflow – Udemy

Présentation

Points forts