Deep learning par la pratique
Une formation de deep learning afin de :
- Assimiler la théorie
- Appliquer sur des exemples concrets
- Etre accompagné par un mentor expérimenté
Les inscriptions sont fermées pour le moment.
Inscrivez-vous sur la liste d’attente ci-dessous pour avoir plus d’informations sur le prochain lancement !
Cette formation est pour vous si :
- Vous travaillez sur des projets innovants (analyses d’images, de textes, de sons)
- Vous voulez augmenter le nombre d’opportunités professionnelles
- Vous êtes curieux d’apprendre les dernières méthodes de machine learning
- Vous souhaitez être accompagné par un professionnel durant toute votre formation.
Cette formation n'est PAS pour vous si :
- Vous ne travaillez pas dans le domaine de la tech
- Vous ne voulez pas apprendre de nouvelles compétences
- Vous êtes capable de vous former seul.
L'intelligence artificielle à portée de main
Que ce soit Siri, les voitures autonomes, les chatbots comme chatGPT, les AI artistes comme Dall E 2 : toutes ces applications d’Intelligence Artificielle utilisent du deep learning.
Avant cette révolution, nous ne pouvions qu’utiliser des données tabulaires comme celles que l’on trouve dans des tableurs Excel.
Le deep learning est la technologie clef utilisée à partir des années 2010 qui a permis de créer les applications d’intelligence artificielle innovantes de ces dernières années.
Vous voulez travailler sur les innovations de demain ?
Le deep learning n’est pas une option, c’est primordiale !
Le problème des cours en ligne CLASSIQUES
Les cours en ligne classiques vous donnent seulement des connaissances via des vidéos.
Ce type de format pose deux problèmes :
Vous n’appliquez jamais vos nouvelles connaissances.
Vous passez de notion en notion sans jamais passer à la pratique.
C’est un gros problème.
Même dans le cas où vous êtes assidu et que vous prenez des notes, il est peu probable que vous vous souveniez des premiers modules à la fin de la formation.
Le résultat c’est qu’un à deux mois après la formation, vous ne vous souvenez même pas de 5% du contenu de la formation.
C’est cher payé pour une formation spécialisée.
Vous n’êtes pas encadré.
Vous êtes passif devant le contenu et lorsque vous avez des points que vous ne comprenez pas ou qui ne sont pas clairs pour vous, vous n’avez aucun moyen de demander de l’aide.
Il faut faudra fouiller le web, ou d’obscur forum pour trouver la solution à votre problème.
Dans ces conditions, il est difficile de finir les formations.
Même si vous les finissez, il est difficile d’être autonome sur de nouveaux projets.
La solution : Une formation Hybride par la pratique
Une formation HYBRIDE
Pour cette formation vous n’êtes pas seul.
Vous avez un mentor : moi.
Mon objectif est de répondre à vos questions et de vous aider à avancer du mieux possible à travers cette formation.
En plus des questions réponses par message, vous allez pouvoir me poser des questions lors de consultations et j’y répondrai par vidéo chaque semaine.
Si vous avez besoin d’un temps dédié sur une problématique plus personnelle, des temps seront mis à votre disposition pour des échanges en one to one.
Des webinaires seront organisés afin de faire connaissance et de répondre à toutes vos questions.
La dernière ressources est la communauté.
Sur la plateforme vous allez pouvoir échanger entre vous, sur vos questions et problématiques afin de vous aider mutuellement.
Une formation PAR LA PRATIQUE
Dans cette formation, l’objectif est d’alterner théorie, pratique afin d’appliquer le plus rapidement possible vos nouvelles compétences.
Le deep learning utilise des outils mathématiques complexes pas toujours facile à appréhender.
Le fait d’appliquer rapidement avec des exemples marquant permet de mieux s’approprier ces outils.
Pour finaliser chaque chapitre, un projet final sera disponible afin de vous rendre autonome sur la réalisation de projet de deep learning.
Développez vos modèles en toute autonomie
L’objectif de cette formation est que vous arrêtiez de consommer des tonnes d’informations sans rien implémenter et que vous passiez à l’action.
Il est toujours difficile pour les débutants de savoir quoi faire lorsque l’on commence un nouveau projet.
Quelle architecture utiliser ?
Combien de couches utiliser ?
Combien de neurones utiliser ?
Imaginez que vous voyez un problème de machine learning utilisant du texte, de l’image ou du son et que vous sachiez directement quelle architecture utiliser et comment l’entraîner.
Vous savez quel langage utiliser et quelles sont les étapes clefs du développement de votre solution.
C’est ce dont vous serez capable à la fin de cette formation.
Version Bêta de la formation
Jusqu’à maintenant vous suiviez surement mes formations gratuites disponibles sur YouTube : en quoi cette formation est différente ?
Sur YouTube ce sont essentiellement des cours théoriques.
Ici, je propose quelque chose de plus complet à ceux qui veulent :
- aller plus loin,
- se faire accompagner,
- passer à la pratique.
Ne vous inquiétez pas, ça ne m’empêchera pas de continuer à proposer des cours gratuitement sur YouTube sur d’autres sujets.
Avant de passer au tournage de cette formation, j’aimerais savoir combien de personnes seraient intéressées pour savoir si cela vaut le coup que je m’investisse dans ce projet.
La formation est en vente jusqu’au dimanche 15 janvier minuit.
Pour ceux qui rejoignent la formation, vous aurez :
- une réduction sur le prix final de la formation,
- un accompagnement personnalisé
- vos retours seront pris en compte dans l’amélioration de la formation.
S’il n’y a pas assez de commande :
- vous serez entièrement remboursé,
- vous aurez accès aux contenus que j’aurais déjà tourné
- vous aurez accès à un webinaire gratuit sur le thème du deep learning pour vous remercier de votre confiance.
Changez votre avenir professionnel sans risque
Après votre commande, vous avez 30 jours pour tester la formation, appliquer mes conseils – et décider si elle correspond à vos attentes.
Si vous n’êtes pas satisfait, il vous suffit d’envoyer un email pour être remboursé à 100% – quelle que soit la raison !
Contenu détaillé
L'essentiel du deep learning par la pratique
Section 1
Introduction au Deep Learning
Pour ceux qui n’ont pas toutes les bases en machine learning c’est le moment de rattacher les wagons.
Dans cette section on va voir :
- L’extraction de caractéristiques,
- Les packages à utiliser en deep learning
- La régression linéaire
- Les fonctions de coût
- L’algorithme du gradient descent
Section 2
Le Deep Neural Network (DNN)
On entre dans le vif du sujet avec la découverte du Deep Neural Network (DNN).
Dans cette section on va voir :
- Votre premier réseau
- Les fonctions d’activations
- La descente de gradient
- L’initialisation des paramètres
- L’apprentissage profond
Section 3
Gérer un projet de deep learning
Maintenant il est temps d’être autonome lors de l’entraînement de votre modèle.
Dans cette section on va voir :
- Le sur et sous entraînement
- La pénalisation L2
- Le drop-out
- La data augmentation
- L’early stopping
- Les minis batchs
- La batch normalization
- L’optimisation d’une architecture de deep learning
Section 4
Le Convolutional Neural Network (CNN)
Place à l’analyse d’images avec le Convolutional Neural Network (CNN).
Dans cette section on va voir :
- L’extraction automatique de caractéristiques
- La convolution
- Le pooling
- Les architectures classiques de CNN
- Le transfer learning
Section 5
Le Recurrent Neural Network (RNN)
Place à l’analyse du texte et des séries temporelles avec le Recurrent Neural Network (RNN).
Dans cette section on va voir :
- Les réseaux récurrents
- La backward propagation pour les RNNs
- Les différentes architectures des RNNs
- Les RNNs bidirectionnels
- Les RNNs profonds
- Le Gate Recurrent Unit (GRU)
- Le Long Short Term Memory (LSTM)
Qui suis-je ?
Je m’appelle Morgan Gautherot, je suis docteur et formateur en machine learning.
Je suis plus connu pour l’animation de la chaîne YouTube AIForYou et l’organisation des conférences Data Lille où je vous explique comment vous former au monde de la data et de l’intelligence artificielle.
YouTube
Meet up Data Lille
Professeur associé
- ISEN
- Polytech Lille
- L’IAE
- L’EDHEC
- Open Classroom
- Dakar institute of Technology
Voici comment je vois les choses :
Si vous lisez cette page, c’est que vous avez envie de vous former au deep learning.
Vous vous êtes peut-être déjà dit, le mois prochain je me lance, sans jamais arriver à sauter le pas.
Si vous ne vous lancez pas aujourd’hui, dans un an vous serez toujours à la même place en vous disant que le mois prochain vous vous lancerez.
Vous serez au même point, alors que ceux qui se seront lancés auront déjà bien plus d’expériences pour obtenir les jobs et les missions innovantes liés au deep learning.
Passez à l’action et décidez de tester la formation sans aucun risque (satisfait ou remboursé) .
Questions / réponses
Que se passe-t-il si je ne suis pas satisfait ?
Vous avez 30 jours pour vous désinscrire gratuitement sans aucun justificatif et vous serez intégralement remboursé (un email suffit: je ne vous poserai aucune question 😉 ).
Est ce que je ne peux pas faire ça tout seul et trouver les informations en ligne ?
Vous pouvez vous lancer seul et trouver les informations en ligne.
C’est ce que j’ai fait.
Mais ça m’a pris beaucoup de temps. Il n’est pas facile de naviguer dans ce trop plein d’informations, on ne sait jamais quoi faire, où aller et qu’est ce qui est réellement important.
L’idée est de vous aider à ne pas refaire les erreurs classiques des personnes qui débutent.
De plus, vous serez accompagné, guidé et appartiendrez à une communauté qui a le même objectif que vous.
Quoi de mieux pour vous booster ?
Quelle est la différence avec les autres formations en ligne sur le sujet ?
Comme je vous l’ai dit plus haut, ici c’est une formation hybride.
Vous ne serez pas seul face une vidéo mais vous aurez un réel accompagnement.
De plus c’est une formation par la pratique où vous allez appliquer vos nouvelles compétences afin de les maitriser et d’être autonome.
Combien de temps ça va prendre pour avoir les premiers résultats ?
L’objectif de cette formation est de vous faire pratiquer dès les premiers modules.
Vous aurez donc rapidement vos premiers résultats.
J’aimerais bien participer mais c’est trop cher !
Des facilitations de paiement vous permettent de payer en 2, 3 ou 5 fois selon les offres afin de vous aider à nous rejoindre.
Changez votre avenir professionnel en rejoignant la formation
Les inscriptions sont fermées pour le moment.
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Contact
Si vous avez la moindre question, n’hésitez pas à nous contacter à l’adresse suivante :
ai4you.official@gmail.com