L’apprentissage profond, une branche de l’apprentissage automatique, repose sur des réseaux de neurones conçus pour simuler le fonctionnement du cerveau humain. Ces systèmes analysent des données d’entrée pour anticiper des résultats.
Cette technologie est omniprésente : elle optimise la conduite automobile, détecte les fraudes pour les assurances et les banques, et personnalise la publicité pour stimuler les revenus et la croissance des entreprises.
Avant l’avènement de l’apprentissage profond, les utilisateurs devaient s’adapter aux ordinateurs, limitant la personnalisation et l’intuitivité. Aujourd’hui, l’apprentissage profond traite des données audio et vidéo pour offrir une expérience utilisateur plus naturelle et alimenter des applications qui simplifient notre quotidien.
Les applications concrètes de l’apprentissage profond
Si Google emploie l’apprentissage profond pour développer des algorithmes de reconnaissance, Netflix l’utilise pour personnaliser ses recommandations.
L’apprentissage profond est utilisé dans de nombreux secteurs pour la reconnaissance vocale et d’images, la traduction, la prévision et l’analyse. Voici un aperçu des 10 principaux domaines d’activité qui tirent profit de l’apprentissage profond :
- Assistants vocaux
- Traduction linguistique
- Prévention de la fraude
- Conduite autonome
- Évaluation des sinistres d’assurance
- Prédiction des risques sanitaires
- Détection et analyse médicale
- Marketing et promotion
- Gestion de la réputation et des relations publiques
- Publicité personnalisée
Opportunités de carrière dans l’apprentissage profond
Si vous êtes passionné par l’apprentissage profond et envisagez une carrière dans ce domaine, plusieurs options s’offrent à vous :
- Ingénieur de données
- Data scientist
- Analyste de données
- Analyste de recherche
- Développeur de logiciels
- Ingénieur en traitement automatique du langage naturel (TALN)
- Formateur
- Neuroinformaticien
- Bioinformaticien
- Analyste en intelligence d’affaires
- Concepteur de programmes d’apprentissage profond
- Ingénieur en vision par ordinateur
- Responsable de projet en apprentissage profond / Chef d’équipe
L’apprentissage profond est une compétence recherchée dans tous les secteurs. Pour vous perfectionner, voici quelques formations qui peuvent vous aider à devenir un expert dans ce domaine.
Deep Learning AZ™ sur Udemy
Deep Learning AZ est réputé pour sa structure rigoureuse, ses projets concrets, ses tutoriels de codage et son accompagnement. C’est une formation très appréciée et recommandée par les entreprises du monde entier.
Ce cours, qui comprend 22 heures de vidéo, 34 articles, 169 conférences et 5 ressources téléchargeables, a déjà formé plus de 348 000 personnes. Pour y participer, il est nécessaire d’avoir un niveau de mathématiques de lycée et des connaissances de base en Python.
Vous aurez l’occasion de travailler sur des ensembles de données réels en utilisant des réseaux de neurones artificiels pour résoudre des problèmes, des réseaux convolutionnels pour la reconnaissance d’images et des réseaux récurrents pour prédire les cours de la bourse. De plus, vous découvrirez les cartes auto-organisées, les machines de Boltzmann et les auto-encodeurs empilés. La formation couvre également des outils tels que TensorFlow, Pytorch, Theano, Keras et Scikit-learn.
Comprendre l’apprentissage profond
Ce cours, également très bien noté, vous enseigne l’apprentissage profond à travers l’outil Pytorch, en utilisant une approche scientifique et expérimentale.
Il propose 57,5 heures de tutoriels vidéo, 3 articles et 1 ressource téléchargeable, avec un certificat de réussite.
Pour suivre ce cours, il vous faudra un intérêt pour l’apprentissage profond et un compte Google. Vous bénéficierez de sessions de questions-réponses en direct, d’exercices, de défis de code et de plus de 8 heures de tutoriels Python.
Ce cours favorise une compréhension intuitive des réseaux de neurones artificiels en utilisant des graphiques et des chiffres. Il vous permet de visualiser vos apprentissages et de travailler sur des projets complets. Il est idéal pour les passionnés d’apprentissage automatique, les futurs data scientists et les experts souhaitant élargir leurs compétences.
Science des données : apprentissage profond
Ce cours vous apprendra à créer votre premier réseau de neurones artificiels en utilisant Python et TensorFlow. Il inclut 89 conférences et 12 heures de tutoriels vidéo, un accès à vie et un certificat de réussite.
Pour commencer, vous devez maîtriser les dérivées du calcul, l’arithmétique matricielle, les probabilités et avoir accès à Python et Numpy.
Il est également recommandé d’avoir suivi le cours de régression logistique de Lazy Programmer Inc. Il aborde des thèmes comme le coût de l’entropie croisée, la descente de gradient, les neurones, les XOR et le « donut ».
Grâce à ce cours, vous apprendrez à coder un réseau de neurones avec TensorFlow et à comprendre le fonctionnement de l’apprentissage profond, ainsi que les concepts d’activation, de rétropropagation et de feedforward.
Introduction à l’apprentissage profond
Si vous cherchez un cours qui vous enseigne la création et l’entraînement de réseaux de neurones pour des données structurées en utilisant Keras et TensorFlow, ce cours d’introduction est fait pour vous. Il ne nécessite que 4 heures d’étude !
Ce cours gratuit est divisé en six sections, chacune avec des exercices et des tutoriels. L’instructeur, Ryan Holbrook, vous prépare à la vision par ordinateur.
Si vous connaissez déjà le cours « Introduction à l’apprentissage automatique », celui-ci est une excellente suite. Il vous initiera aux bases de l’apprentissage profond et vous apprendra à entraîner votre premier réseau de neurones avec Keras et TensorFlow. De plus, vous apprendrez à maîtriser le sur-ajustement et le sous-ajustement pour optimiser vos performances, et à utiliser des couches spéciales pour stabiliser l’apprentissage.
Vous découvrirez la classification binaire pour appliquer l’apprentissage profond à des tâches courantes. Le cours propose également des leçons bonus pour mettre en pratique vos nouvelles compétences.
Tutoriel d’apprentissage profond pour débutants
Ce tutoriel de Simplilearn, d’un niveau intermédiaire, propose 18 leçons et 2 heures d’apprentissage.
Il aborde les compétences en traitement d’images et de vidéos. Il vous expliquera ce qu’est l’apprentissage profond, ses nombreuses applications, les réseaux de neurones, les différents cadres et algorithmes d’apprentissage, et comment maîtriser Python.
Le cours traite aussi de TensorFlow, des réseaux neuronaux convolutifs, des réseaux neuronaux récurrents (RNN), des GAN et de Keras.
Vous obtiendrez un aperçu des questions d’entretien liées à l’apprentissage profond.
Série illustrée sur l’apprentissage profond
L’ouvrage « Deep Learning » de I. Goodfellow, Yoshua Benigo et Aaron Courville fait partie de la série de 13 livres « Adaptive Computation and Machine Learning Series ».
Ce livre est considéré par Elon Musk comme l’ouvrage de référence sur l’apprentissage profond. Il couvre un large éventail de sujets, ce qui le rend idéal pour les apprenants et les passionnés d’apprentissage automatique.
Outre les connaissances théoriques, vous apprendrez des techniques pratiques telles que les réseaux à rétroaction profonde, la régularisation, la modélisation de séquences et les méthodologies d’application.
Vous obtiendrez des perspectives sur des applications comme le traitement du langage naturel, la reconnaissance vocale, la bioinformatique et les jeux vidéo.
Le livre couvre aussi des sujets théoriques comme les méthodes de Monte Carlo, la fonction de partition, l’inférence approximative et les modèles génératifs profonds.
Apprentissage profond avec Python
Dans « Deep Learning With Python » de François Chollet, créateur de Keras, vous apprendrez à maîtriser les compétences de l’apprentissage profond.
Ce livre de 504 pages est idéal pour les lecteurs intermédiaires ayant une base en Python. Il vous enseigne comment réaliser des classifications et segmentations d’images, des prévisions de séries chronologiques, des classifications de texte et l’apprentissage automatique, la génération de texte, le transfert de style neuronal et la génération d’images.
L’achat du livre donne accès à un eBook gratuit dans différents formats. Il vous permettra de découvrir le fonctionnement de Keras dans des situations réelles, avec des informations adaptées aux débutants comme aux experts !
Apprentissage profond : une approche visuelle
Écrit par Andrew Glassner, « Apprentissage en profondeur : une approche visuelle » est une édition illustrée qui vous apprend à résoudre des problèmes d’apprentissage profond sans équations mathématiques complexes. Il offre des explications conceptuelles et visuelles pour vous guider au cœur de l’apprentissage profond.
Sans programmation ni équations, vous comprendrez comment utiliser des générateurs de texte pour créer des articles et des histoires.
De plus, vous apprendrez le fonctionnement des systèmes de classification d’images, comment utiliser les techniques d’apprentissage automatique et l’IA ensemble, et bien plus encore.
Vous serez prêt à créer des systèmes intelligents qui vous permettront d’envisager le futur de l’IA et de faire des progrès significatifs.
Cours complet d’apprentissage profond d’Edureka
Si vous êtes à la recherche d’une ressource visuelle pour comprendre le fonctionnement interne de l’IA, de l’apprentissage profond et de TensorFlow, le cours d’Edureka est une option à considérer.
En moins de 6 heures, vous apprendrez à appliquer les techniques de l’apprentissage profond avec l’IA et l’apprentissage automatique.
Vous aborderez des applications réelles comme la reconnaissance vocale, la reconnaissance d’images et la traduction automatique, ainsi que les trois types d’apprentissage automatique (renforcé, supervisé, non supervisé).
Le cours couvre également des techniques complexes comme l’algorithme d’apprentissage perceptron, ses cas d’utilisation, les bases et les exemples de code de TensorFlow, les 8 principaux cadres d’apprentissage profond, les réseaux de neurones artificiels et le fonctionnement des RBM.
Vous apprendrez aussi à créer des modèles et des chatbots à l’aide de TensorFlow, à travailler sur la détection d’objets et à comprendre le cadre du traitement du langage naturel (TALN).
Ce cours de 6 heures vous aidera aussi à préparer des entretiens liés à l’apprentissage approfondi.
Maîtriser l’apprentissage profond en quelques heures
L’apprentissage profond peut sembler complexe, mais les cours, tutoriels YouTube et livres mentionnés ci-dessus peuvent vous simplifier la tâche. Les cours vous familiariseront avec le domaine et vous apporteront un certificat qui attestera de vos compétences.
Si vous cherchez des solutions uniques ou que vous souhaitez approfondir des sujets spécifiques, les livres et tutoriels YouTube sont d’excellentes ressources. Avec les bonnes formations et outils, maîtriser l’apprentissage profond ne prendra que quelques heures !
N’hésitez pas à explorer également les compétences les plus recherchées pour les professionnels de l’IA.