Deep Learning — TensorFlow et PyTorch (CNN, RNN, Transformers)

📖 À propos de ce cours

Maîtrisez le **Deep Learning moderne** de bout en bout : réseaux denses, CNN, RNN/LSTM, attention, Transformers, modèles génératifs (GAN, diffusion) et production (ONNX, TensorRT). Ce cours expert prépare à la **TensorFlow Developer Certificate** (Google), à la **Deep Learning Specialization** de DeepLearning.AI (Andrew Ng), et au **DP-100 Microsoft Azure Data Scientist Associate** (volet deep learning).

👥 Pour qui ?

Ce cours s'adresse aux data scientists, ML engineers, chercheurs et développeurs Python avec des bases en machine learning supervisé (régression, classification) et en algèbre linéaire (vecteurs, produits matriciels). Le cours **Machine Learning expert** ITAG (scikit-learn + XGBoost) est un prérequis recommandé. Une carte GPU NVIDIA (locale ou Google Colab Pro / Kaggle Notebooks) facilite les TP, sans être indispensable.

🎯 Ce que vous allez apprendre

Au terme du parcours, vous saurez construire et entraîner des **réseaux denses** avec backpropagation, optimiseurs modernes (Adam, AdamW, RMSprop) et schedulers (CosineAnnealing, OneCycleLR) ; concevoir des **CNN** (ResNet, EfficientNet, ViT) avec transfer learning et data augmentation ; modéliser des séries et du texte avec **RNN, LSTM, GRU, attention et Transformers** (BERT, T5) ; générer des images et textes avec **GAN, autoencodeurs, modèles de diffusion** (Stable Diffusion) ; et déployer en production via **ONNX, TensorRT, quantization INT8, distillation, ONNX Runtime**.

L'examen blanc compte 25 questions de mi-parcours et l'examen final 50 questions, format QCM, seuil 70 %, alignés sur le format de la **TensorFlow Developer Certificate** (5 modèles à entraîner et exporter en .h5, 5 h max, 100 USD). Les questions s'appuient sur la documentation officielle tensorflow.org, pytorch.org, le papier fondateur Attention is All You Need (Vaswani 2017, arXiv:1706.03762), et la Deep Learning Specialization de Coursera (DeepLearning.AI).

⏱ Durée et organisation

La durée estimée est de **80 heures** (4 800 minutes), réparties sur 10 à 12 semaines à raison de 7 h par semaine. Le format combine théorie (35 %), code pratique TensorFlow/Keras et PyTorch (50 %) et mini-projets (15 %, fine-tuning BERT, transfer learning CNN, génération d'images). Chaque leçon contient des snippets exécutables, des tableaux comparant TF vs PyTorch et les principales architectures. Sources principales : tensorflow.org, pytorch.org, Coursera DLAI Specialization (Andrew Ng), papier Vaswani 2017, Hugging Face Course, "Deep Learning with Python" (François Chollet, 2e éd. 2021).

📚 Programme du cours (7 leçons)

1

Leçon 1 — Réseaux denses, backpropagation et optimisation moderne

▶ Lecon ⏱ 60 min

▶ Aperçu gratuit
2

Leçon 2 — CNN, transfer learning et Vision Transformers (ViT)

▶ Lecon ⏱ 60 min

🔒 S'inscrire pour accéder
3

Leçon 3 — RNN, LSTM, attention et Transformers (BERT, T5)

▶ Lecon ⏱ 60 min

🔒 S'inscrire pour accéder
4

Leçon 4 — Génération : GAN, autoencodeurs et modèles de diffusion (Stable Diffusion)

▶ Lecon ⏱ 60 min

🔒 S'inscrire pour accéder
5

Leçon 5 — Production DL : ONNX, TensorRT, quantization, distillation, certifications

▶ Lecon ⏱ 60 min

🔒 S'inscrire pour accéder
55

Examen blanc — Deep Learning TF + PyTorch (25 questions)

▶ Examen ⏱ 30 min

🔒 S'inscrire pour accéder
155

Examen final — Deep Learning TF + PyTorch (50 questions)

▶ Examen ⏱ 60 min

🔒 S'inscrire pour accéder

🎓 Quiz disponibles (2)

🎯

Examen blanc — Deep Learning TF + PyTorch (25 questions)

📝 25 questions ⏱ 30 min 🎯 Seuil 70% ⭐ 50 XP

🔒 S'inscrire pour accéder
🎯

Examen final — Deep Learning TF + PyTorch (50 questions)

📝 50 questions ⏱ 60 min 🎯 Seuil 70% ⭐ 100 XP

🔒 S'inscrire pour accéder

📚 Voir tous les quiz du catalogue →

🎯 Ce que vous allez apprendre

Maîtriser les fondamentaux de ce module en suivant un parcours structuré
Mettre en pratique avec des exercices et études de cas concrets
Évaluer votre progression grâce aux quiz interactifs
Obtenir un certificat de complétion à la fin du parcours
Bénéficier du support de la communauté ITAG

📋 Prérequis

Curiosité et envie d'apprendre
Aucun prérequis technique particulier
Connexion internet (cours accessibles depuis tout appareil)

À partir de

8 000 FCFA / 1 mois

Standard Tech — 1 spécialité Cameroun

📅 Réserver maintenant → ▶ Aperçu gratuit (1ère leçon) 📋 Voir tous les plans détaillés

🎯 Tester l'examen blanc associé →

✓ Accès illimité 24/7
✓ Compatible mobile, tablette, ordinateur
✓ Certificat de complétion ITAG
✓ Support par email & communauté
✓ Paiement Mobile Money sécurisé

Deep Learning — TensorFlow et PyTorch (CNN, RNN, Transformers)

📖 À propos de ce cours

👥 Pour qui ?

🎯 Ce que vous allez apprendre

⏱ Durée et organisation

📚 Programme du cours (7 leçons)

🎓 Quiz disponibles (2)

🎯 Ce que vous allez apprendre

📋 Prérequis

🎯 Simulations Examens associées

📚 Autres cours Ia

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📖 À propos de ce cours

👥 Pour qui ?

🎯 Ce que vous allez apprendre

⏱ Durée et organisation

📚 Programme du cours (7 leçons)

🎓 Quiz disponibles (2)

🎯 Ce que vous allez apprendre

📋 Prérequis

🎯 Simulations Examens associées

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