Deep Learning en Pratique
Deep learning en pratique : CNN, transformers, transfer learning. PyTorch, Hugging Face, Google Colab. Du concept au modèle fonctionnel.
GPT-4, Claude, Stable Diffusion, la reconnaissance faciale — tout repose sur le deep learning. En 2026, tu n’as pas besoin d’un doctorat pour entraîner un modèle. Tu as besoin d’un navigateur web et de Google Colab (GPU gratuit).
Ce cours est pratique : tu codes, tu entraînes, tu évalues. On commence par un réseau de neurones simple, on passe aux CNN (images) et aux Transformers (le moteur de ChatGPT et Claude), et on termine avec le transfer learning — la technique qui te permet de résoudre ton problème en 20 lignes de code grâce aux modèles pré-entraînés de Hugging Face.
Prérequis : bases de Python. Pas besoin de maths avancées — on explique les intuitions, pas les formules.
Ce que tu vas apprendre
- Explain les architectures deep learning (MLP, CNN, Transformer) et leurs cas d'usage
- Use PyTorch et Google Colab pour entraîner un réseau de neurones sur GPU gratuit
- Apply le transfer learning avec Hugging Face pour résoudre des problèmes réels rapidement
- Design un pipeline deep learning complet (données → prétraitement → entraînement → évaluation)
- Analyze les résultats d'entraînement (loss, accuracy, overfitting) et optimiser le modèle
- Build un modèle de classification d'images ou de texte fonctionnel et déployable
Programme du cours
Questions fréquentes
Faut-il savoir coder en Python ?
Oui — des bases en Python sont nécessaires (variables, fonctions, boucles). Le cours ne couvre pas Python mais enseigne PyTorch. Si tu débutes en Python, commence par notre cours Python IA.
Faut-il un GPU puissant ?
Non. Google Colab offre un GPU gratuit dans le navigateur. Kaggle aussi. Aucun matériel spécial nécessaire — juste un navigateur web.
Quelle est la différence avec le cours Machine Learning ?
Le cours Machine Learning explique les concepts SANS code (régression, classification, clustering). Ce cours Deep Learning est PRATIQUE : tu codes, tu entraînes des modèles, tu déploies. C'est le niveau suivant.
PyTorch ou TensorFlow ?
On utilise PyTorch — le framework #1 en 2026, utilisé par Anthropic, Meta, et la majorité de la recherche. TensorFlow est présenté comme alternative pour la production.
