Formation NVIDIA DLI Fondamentaux du Deep Learning
Informations clés
Prochaines sessions
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Description de la formation NVIDIA DLI Fondamentaux du Deep Learning
Cette formation officielle NVIDIA Deep Learning Institute (DLI) d’une journée vous enseigne les fondamentaux de l’apprentissage profond (deep learning). Vous découvrirez comment entraîner des réseaux de neurones profonds sur des GPU NVIDIA pour résoudre des problèmes concrets de classification d’images, de traitement du langage naturel et de détection d’objets. Le programme alterne cours théoriques et ateliers pratiques dans un environnement cloud GPU entièrement configuré, vous permettant d’expérimenter avec des frameworks de référence comme TensorFlow et PyTorch. À l’issue de la formation, vous recevrez un certificat de compétence NVIDIA DLI attestant de votre maîtrise des fondamentaux du deep learning.
Découvrez également notre Formation NVIDIA DLI IA Générative avec les Modèles de Diffusion, notre Formation NVIDIA DLI Applications NLP, notre Formation NVIDIA DLI Construire des Agents RAG avec les LLM, notre Formation AI-901 Intelligence Artificielle dans Azure et notre Formation IA Générative et LLMs.
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Bon à savoir
Nos sessions sont garanties dès 1 seul inscrit, pas de risque de report (sauf cas de force majeure). Un entretien en amont a lieu entre le participant et ou un référent de l’entreprise afin de bien prendre en compte le profil du participant (niveau, besoins, contexte professionnel, enjeux…).
Evaluation : pendant la formation, le formateur évalue la progression pédagogique des participants via des QCM, des mises en situation et des travaux pratiques. Les participants reçoivent une attestation de validation d’acquis à l’issue de la formation.
Cette formation fait partie de notre catalogue Formations en Intelligence Artificielle. Découvrez nos autres formations IA pour exploiter pleinement le potentiel du machine learning, des LLM et de l’IA générative.
Objectifs de la formation NVIDIA DLI Fondamentaux du Deep Learning
À l’issue de cette formation, vous serez capable de :
- Comprendre les mécanismes fondamentaux des réseaux de neurones profonds
- Entraîner des modèles de deep learning sur GPU pour la classification d’images
- Appliquer des techniques d’augmentation de données pour améliorer les performances des modèles
- Exploiter l’apprentissage par transfert pour créer des modèles performants avec peu de données
- Déployer des réseaux de neurones pour l’inférence en production
- Maîtriser les frameworks TensorFlow et PyTorch pour le développement de modèles
Prérequis de la formation NVIDIA DLI Fondamentaux du Deep Learning
- Une expérience de base en programmation Python est nécessaire (variables, boucles, fonctions). Des notions élémentaires en algèbre linéaire (vecteurs, matrices) et en statistiques sont recommandées. Aucune expérience préalable en deep learning ou en GPU n’est requise.
- Parce que chaque participant est unique, un entretien personnalisé avec notre expert nous permet de concevoir une formation parfaitement alignée avec ses objectifs, son niveau et ses enjeux professionnels.
Public visé par la formation NVIDIA DLI Fondamentaux du Deep Learning
Cette formation s’adresse aux professionnels suivants :
- Développeurs et ingénieurs logiciels souhaitant découvrir le deep learning
- Data scientists débutants cherchant à maîtriser les fondamentaux des réseaux de neurones
- Chercheurs et universitaires intéressés par les applications pratiques du deep learning sur GPU
- Responsables techniques et architectes IA évaluant l’adoption du deep learning dans leurs projets
Financement
Cette formation est financée directement par l’entreprise (pas de CPF, pas d’OPCO).
Programme détaillé de la formation NVIDIA DLI Fondamentaux du Deep Learning
Télécharger le programme (PDF)
Introduction aux réseaux de neurones
- Principes fondamentaux de l’apprentissage automatique et du deep learning
- Architecture d’un réseau de neurones : couches, poids, biais et fonctions d’activation
- Processus d’entraînement : propagation avant, rétropropagation et descente de gradient
- Rôle des GPU dans l’accélération de l’entraînement des modèles
- Atelier pratique : configuration de l’environnement GPU cloud et premier réseau de neurones
Entraînement de modèles de classification
- Réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour la vision par ordinateur
- Préparation et chargement de jeux de données d’images
- Entraînement d’un modèle de classification d’images sur GPU
- Évaluation des performances : précision, perte, surapprentissage
- Atelier pratique : entraînement d’un classificateur d’images avec PyTorch
Augmentation de données et apprentissage par transfert
- Techniques d’augmentation de données pour enrichir les ensembles d’entraînement
- Apprentissage par transfert : réutiliser des modèles pré-entraînés (ImageNet)
- Fine-tuning et adaptation de modèles existants à de nouvelles tâches
- Stratégies pour améliorer la généralisation des modèles
- Atelier pratique : classification personnalisée par transfert learning
Déploiement et cas d’usage avancés
- Préparation d’un modèle pour le déploiement en production
- Introduction au traitement du langage naturel avec les réseaux de neurones
- Détection d’objets et segmentation d’images
- Bonnes pratiques et prochaines étapes pour approfondir le deep learning
- Atelier pratique : déploiement d’un modèle et évaluation finale pour le certificat NVIDIA DLI
Les plus de cette formation
- est une formation certifiante NVIDIA DLI sur les fondamentaux du deep learning
- Couvre réseaux de neurones, entraînement et déploiement
- Pédagogie 100 % pratique sur GPU
- Délivre un certificat de compétences NVIDIA reconnu
FAQ
Le Deep Learning, c'est quoi ?
Le Deep Learning est une branche du Machine Learning qui utilise des réseaux de neurones profonds (plusieurs couches cachées) pour apprendre des représentations hiérarchiques complexes à partir de données massives. Il est à l’origine des avancées récentes en vision par ordinateur, NLP, reconnaissance vocale et IA générative. MFE-IT forme aux fondamentaux avec la méthode officielle NVIDIA DLI sur GPU.
Quelle est la différence entre Machine Learning et Deep Learning ?
Le Machine Learning classique (régression, SVM, arbres, random forest) nécessite une ingénierie de features manuelle et fonctionne bien sur des volumes modestes. Le Deep Learning apprend automatiquement les features à partir de données brutes grâce à des réseaux de neurones profonds, mais exige beaucoup de données et de puissance GPU. La formation MFE-IT vous guide dans ce choix selon votre cas d’usage.
Faut-il un GPU pour faire du Deep Learning ?
Oui, un GPU est quasi indispensable pour entraîner des modèles de Deep Learning à un rythme raisonnable. Les GPU NVIDIA (avec CUDA) accélèrent les entraînements d’un facteur 10 à 100 par rapport aux CPU. NVIDIA fournit un environnement GPU cloud pendant la formation, et MFE-IT vous conseille sur les choix d’infrastructure (cloud, on-premise, workstations) adaptés à vos projets.
Combien de temps dure la formation NVIDIA DLI Fondamentaux du Deep Learning ?
La formation MFE-IT dure 1 jour (7 heures), format 100% sur mesure avec 3 participants maximum par session. Elle couvre en intensif : principes des réseaux de neurones, rétropropagation, convolutions (CNN), data augmentation, transfer learning et entraînement sur GPU. Un certificat NVIDIA DLI est délivré et 30 jours de support post-formation sont inclus.
Cette formation NVIDIA DLI Deep Learning est-elle éligible au CPF ou à une prise en charge OPCO ?
Non. MFE-IT ne gère pas directement les dossiers CPF ou OPCO et notre organisme n’est pas agréé Qualiopi. Cette formation s’adresse donc uniquement aux entreprises qui la financent directement.
C’est un choix assumé : nous avons privilégié l’agilité pédagogique et l’investissement dans la qualité réelle plutôt que dans la conformité administrative.
En contrepartie, vous bénéficiez d’un format 100 % sur mesure : entretien préalable, contenu adapté à votre contexte métier, sessions garanties dès 1 inscrit (sauf cas de force majeure), 3 participants maximum par session et 30 jours de suivi post-formation par email.
Pour plus d’informations voir notre faq et/ou nous contacter via notre formulaire de contact.