Deep learning en Python

Inter-company training

Duration

 5,00 day(s)

Language(s) of service

EN FR

Next session

 08.06.2026
Location
 Strasbourg

Price

3475,00€

Who is organizing this training?

Dawan is a training organisation that offers more than 2000 training courses in IT, management, project management and sales in instructor-led live online or on-site trainings. We have 11 centres in France and we have developed partnerships with local structures in Brussels, Luxembourg and Geneva. Our catalogue includes hundreds of topics: Java, PHP, Webmaster, E-Marketing, Linux, Windows Server, Vmware, Autocad, Photoshop, IA etc. Our courses have been created and designed by in-house trainers who have over 20 years of teaching experience. Constantly renewed, they are adapted to the requirements of our customers and to the evolution of technologies.

Who is the training for?

Développeurs Python, Data Scientists, Managers de projets

Prerequisites

Maîtrise des bases du langage Python

Goals

Comprendre et choisir une méthode d'apprentissage profond - Implémentation d'algorithmes du Deep learning avec Python.

Contents

Comprendre l'apprentissage profond (Deep Learning)

Deep Learning: définition, contexte d'utilisation
Réseaux de neurones vs techniques de régressions
Types de réseaux neuronaux: feed-forwarded (propagation avant), récurrents, à résonance, auto-organisés
Implémentation d'un réseau feed-forwarded
Fonctions d'activation
Application d'un réseau neuronal à plusieurs données
Réseaux neuronaux multi-couches
Niveaux de représentation

Optimiser un réseau de neurones avec rétro-propagation

Besoin d'optimisation et calcul des erreurs de modèle
Impact des pondérations sur la précision du modèle
Mise à l'échelle des données
Descente graduelle
Améliorer les pondérations des modèles
Rétropropagation
Relation entre propagation vers l'avant et vers l'arrière
Cycle de rétropropagation

Implémenter des modèles d'apprentissage en profondeur avec Python

Panorama de librairies et de boîtes à outils: Keras, Tensorflow, Pytorch, Theano, Microsoft CNTK
Analyse de données
Spécification d'un modèle
Compilation et ajustement d'un modèle
Implémentation d'un modèle de classification
Prédictions
Diagnostic de problèmes et optimisation
Évaluation de la précision du modèle sur le jeu de données de validation
Reconnaissance d'images, de caractères

Teaching methods

Méthodologie basée sur l'Active Learning : 75% de pratique minimum. Chaque point théorique est systématiquement suivi d'exemples et exercices.

Evaluation

Contrôle continu

Certificate, diploma

Attestation de fin de stage mentionnant le résultat des acquis

Course material

Support de cours + sources des exercices

Next session

Datum
City
Language and price
08.06.2026

12.06.2026
Strasbourg
FR 3475,00€
17.08.2026

21.08.2026
Bruxelles
FR 3475,00€
17.08.2026

21.08.2026
A distance
FR 3475,00€
17.08.2026

21.08.2026
Paris
FR 3475,00€
17.08.2026

21.08.2026
Luxembourg
FR 3475,00€
07.09.2026

11.09.2026
Strasbourg
FR 3475,00€
16.11.2026

20.11.2026
Bruxelles
FR 3475,00€
16.11.2026

20.11.2026
Paris
FR 3475,00€
16.11.2026

20.11.2026
A distance
FR 3475,00€
16.11.2026

20.11.2026
Luxembourg
FR 3475,00€
30.11.2026

04.12.2026
Strasbourg
FR 3475,00€
07.12.2026

11.12.2026
A distance
FR 3475,00€

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