Les réseaux neuronaux sont au cœur des systèmes intelligents qui transforment aujourd’hui les secteurs d’activité, des véhicules autonomes aux recommandations personnalisées. Ce mini-cours a été conçu pour aider les analystes de données à franchir l’étape cruciale du passage de l’apprentissage automatique traditionnel aux architectures d’apprentissage profond. À l’issue de cette formation, vous serez capable de concevoir, de mettre en œuvre et d’optimiser des réseaux neuronaux répondant aux normes de performance du monde réel, tout en évitant le surapprentissage grâce à une évaluation systématique.

À l’issue de ce cours, vous serez capable de : Construire des réseaux neuronaux à propagation directe à l’aide de Keras/PyTorch, en documentant vos choix d’architecture Évaluer les performances du modèle grâce à l’analyse de la courbe d’apprentissage et aux indicateurs de validation Mettre en œuvre des techniques de régularisation pour atteindre des objectifs de généralisation spécifiques Ce cours se distingue par le fait qu’il allie les fondements théoriques à la mise en œuvre pratique, en mettant l’accent à la fois sur l’atteinte des performances et sur les pratiques de documentation systématique indispensables dans les environnements de production. Pour réussir ce projet, vous devez posséder des connaissances en programmation Python, maîtriser les concepts de base de l’apprentissage automatique et être familiarisé avec les techniques de prétraitement des données.