Pourquoi Choisir la Formation Keras chez Netz Informatique ?
Keras est une bibliothèque open-source puissante pour l’apprentissage automatique, utilisée par des millions de développeurs et chercheurs pour créer, entraîner et déployer des modèles d’intelligence artificielle. Chez Netz Informatique, nous vous offrons une formation complète pour maîtriser Keras et exploiter pleinement son potentiel, adaptée à vos objectifs.
Les avantages de notre formation :
Maîtrise Complète :
Notre programme couvre tous les aspects de Keras, de la création de modèles de réseaux neuronaux à l’optimisation des performances, pour vous permettre de devenir autonome dans la conception et le déploiement de projets d’apprentissage automatique.
Opportunités Professionnelles :
Avec des compétences solides en Keras, accédez à de nouvelles opportunités en intelligence artificielle, que ce soit pour développer des projets personnels, intégrer une équipe technique ou conseiller des entreprises.
Approche Pratique :
Nous favorisons un apprentissage basé sur des cas concrets : création de modèles réels, résolution de problèmes pratiques, et mise en œuvre de techniques avancées comme les réseaux convolutifs (CNN) ou récurrents (RNN).
Apprentissage Personnalisé :
Nos formateurs adaptent le contenu aux besoins spécifiques des participants, qu’ils soient débutants en intelligence artificielle ou souhaitent approfondir leurs compétences en deep learning.
Contenu de la Formation et Programme Keras
1. Informations Générales
- Durée de la formation : 14 heures (2 jours)
- Nombre de participants : Maximum 8 personnes pour un suivi personnalisé
- Lieu de la formation :
- Centre de formation Netz Informatique à Haguenau
- En ligne via nos plateformes virtuelles
- Public cible : Toute personne souhaitant maîtriser Keras, notamment :
- Développeurs souhaitant intégrer des techniques d’intelligence artificielle à leurs compétences
- Chercheurs ou étudiants en informatique, mathématiques ou sciences des données
- Professionnels souhaitant automatiser des processus ou explorer des solutions d’apprentissage automatique
- Toute personne intéressée par le développement d’applications basées sur l’IA
2. Objectifs de la Formation
Objectif général :
Permettre aux participants de maîtriser Keras pour concevoir, entraîner et déployer des modèles d’apprentissage automatique efficaces et innovants.
Objectifs pédagogiques spécifiques et mesurables :
À l’issue de la formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les concepts de base du deep learning et l’architecture de Keras.
- Créer des modèles de réseaux neuronaux simples avec Keras.
- Implémenter des modèles avancés, comme les CNN pour l’analyse d’images ou les RNN pour les séries temporelles.
- Préparer et prétraiter des jeux de données pour l’entraînement des modèles.
- Optimiser les modèles grâce à des techniques de régularisation et de tuning d’hyperparamètres.
- Visualiser les performances des modèles à l’aide de graphiques et métriques.
- Déployer les modèles sur des plateformes cloud ou des environnements locaux.
- Utiliser Keras avec TensorFlow pour exploiter des fonctionnalités avancées.
3. Programme de la Formation Keras
Avant la formation :
- Analyse des besoins des participants :
- Envoi d’un questionnaire préalable pour évaluer le niveau actuel, les attentes et les objectifs spécifiques de chaque participant.
- Entretien téléphonique individuel si nécessaire pour approfondir l’analyse.
Jour 1 :
Matin (09:00 – 12:00)
Accueil et Introduction (30 minutes)
- Présentation de la formation et des objectifs.
- Tour de table pour connaître les participants et leurs attentes.
Premiers Pas avec Keras (1 heure)
- Installation et configuration de Keras.
- Vue d’ensemble de TensorFlow et de Keras.
- Introduction aux concepts de base : couches, modèles, et API.
Création d’un Modèle Simple (1 heure 30)
- Conception d’un modèle séquentiel.
- Entraînement, validation et évaluation d’un modèle sur des données tabulaires simples.
- Introduction aux fonctions d’activation et à la sélection de l’optimiseur.
Après-midi (14:00 – 17:00)
Manipulation et Prétraitement des Données (1 heure 30)
- Chargement de données avec Pandas et Numpy.
- Prétraitement des données : normalisation, encodage des catégories.
- Utilisation de générateurs de données pour de grands ensembles.
Construction et Visualisation de Modèles (1 heure)
- Utilisation de l’API fonctionnelle pour créer des modèles complexes.
- Visualisation des architectures de modèles avec des outils comme TensorBoard.
Jour 2 :
Matin (09:00 – 12:00)
Introduction aux Modèles Avancés (1 heure)
- Présentation des réseaux convolutifs (CNN) pour l’analyse d’images.
- Création et entraînement d’un CNN simple.
Techniques d’Optimisation (1 heure 30)
- Introduction aux techniques de régularisation : dropout, batch normalization.
- Tuning d’hyperparamètres pour améliorer les performances.
Évaluation et Analyse des Modèles (1 heure)
- Suivi des performances avec des métriques spécifiques.
- Utilisation des courbes de précision/rappel et des matrices de confusion.
Après-midi (14:00 – 17:00)
Déploiement des Modèles (1 heure)
- Exportation et sauvegarde des modèles.
- Introduction au déploiement via Flask ou TensorFlow Serving.
Stratégies d’Amélioration Continue (1 heure)
- Réutilisation des modèles pré-entraînés (Transfer Learning).
- Exploration des API Keras pour des projets complexes.
Conclusion et Perspectives (1 heure)
- Bonnes pratiques pour le développement de projets IA à long terme.
- Ressources pour continuer à approfondir ses compétences.
- Session de questions-réponses
Méthodes Pédagogiques et Techniques
Approche Pédagogique :
- Formation interactive et participative, favorisant les échanges et le partage d’expériences entre les participants.
- Alternance de théorie et de pratique, avec une emphase sur les exercices pratiques pour créer et entraîner des modèles d’apprentissage automatique concrets.
- Personnalisation de l’apprentissage, adaptée aux besoins spécifiques identifiés lors de l’analyse préalable.
Supports Pédagogiques :
- Manuel de formation détaillé remis à chaque participant, incluant des guides pratiques sur Keras et l’apprentissage profond.
- Supports de cours numériques (diaporamas, tutoriels pas à pas, et ressources visuelles interactives).
- Accès à une plateforme en ligne contenant des ressources supplémentaires, des études de cas pratiques, et des exercices complémentaires pour approfondir les acquis.
Outils et Technologies :
- Ordinateurs individuels équipés de Python, TensorFlow, et des bibliothèques nécessaires pour travailler avec Keras.
- Environnement virtuel pour les formations en ligne avec partage d’écran, outils collaboratifs, et assistance technique en direct.
- Démonstrations en temps réel sur des notebooks Jupyter pour illustrer les concepts abordés et leur application pratique.
Profil du Formateur
Mikail LEKESIZ :
- Expert en Intelligence Artificielle : Plus de 20 ans d’expérience en formation et en développement de solutions d’apprentissage automatique.
- Spécialiste Keras et TensorFlow : Connu pour ses compétences approfondies dans la création, l’entraînement, et le déploiement de modèles de deep learning.
- Formateur Professionnel : Réputé pour sa pédagogie et sa capacité à rendre les apprenants autonomes dans leurs projets d’intelligence artificielle.
- Consultant en IA : A accompagné de nombreuses entreprises dans l’intégration de solutions basées sur l’IA adaptées à leurs besoins spécifiques.
- Approche Centrée sur l’Apprenant : Met l’accent sur les besoins spécifiques des participants et les meilleures pratiques pour réussir dans le domaine de l’apprentissage automatique.
Évaluation et Certification
- Méthodes d’Évaluation :
- Évaluations continues :
Quiz et exercices pratiques à la fin de chaque module pour valider la compréhension des concepts liés à Keras et au deep learning. - Projet pratique final :
Développement et entraînement d’un modèle de deep learning complet avec Keras, intégrant les compétences acquises tout au long de la formation. - Feedback personnalisé :
Retour individuel pour chaque participant sur ses points forts et les axes d’amélioration, accompagné de recommandations spécifiques.
- Certification :
- Attestation de formation :
Remise d’une attestation aux participants ayant suivi au moins 80 % de la formation. - Certification Keras (en option) :
Possibilité de passer une certification officielle (par exemple, TensorFlow Developer Certificate) pour valider les compétences en deep learning, reconnue dans le domaine de l’intelligence artificielle. - Accompagnement personnalisé :
Assistance dans les démarches pour s’inscrire et se préparer à la certification TensorFlow ou toute autre certification liée à Keras.
Modalités d’Inscription et d’Admission
- Procédure d’inscription :
- Formulaire d’inscription en ligne sur formation-haguenau.fr
- Date limite d’inscription : Une semaine avant le début de la formation
- Modes de paiement : Carte bancaire, virement, prise en charge par l’entreprise ou organisme financeur
- Prérequis :
- Cette certification s’adresse à des professionnels exerçant dans le domaine informatique mais aussi à d’autres professionnels au contact de ces technologies
- Participants en situation de handicap :
- Locaux accessibles aux personnes à mobilité réduite
- Supports pédagogiques adaptables (taille des polices, contrastes, supports audio)
- Contact dédié pour étudier les besoins spécifiques : veuillez nous contacter à l’avance au 03 67 31 02 01 ou par email à contact@netzinformatique.fr
Points Forts de la Formation Keras
Formateur Expert et Pédagogue : Mikail LEKESIZ, avec une vaste expérience en intelligence artificielle, deep learning et Keras, assurant une formation pratique et adaptée aux besoins réels des participants.
Petits Groupes : Maximum 8 participants pour garantir un accompagnement personnalisé et un suivi rapproché tout au long de la formation.
Approche Pratique : De nombreux exercices pratiques et projets concrets, tels que la création et l’entraînement de modèles d’apprentissage profond, pour une application immédiate des compétences.
Contenu Actualisé : Formation constamment mise à jour pour intégrer les dernières avancées dans Keras, TensorFlow et les pratiques d’apprentissage automatique.
Suivi Post-Formation : Assistance disponible après la formation pour répondre aux questions, aider à la mise en œuvre de projets, et garantir la réussite des initiatives d’intelligence artificielle des participants.
Résultats Attendus
Maîtrise complète de Keras : Capacité à concevoir, entraîner et déployer des modèles d’apprentissage profond de manière autonome.
Gestion de projets en IA : Compréhension approfondie des workflows en machine learning, de la préparation des données à l’évaluation des modèles.
Personnalisation et développement avancé : Capacité à créer des architectures de réseaux neuronaux complexes, ajuster les hyperparamètres et utiliser les fonctionnalités avancées de Keras.
Optimisation des performances : Compétences pour optimiser les modèles en termes de vitesse, précision et robustesse, tout en intégrant des techniques avancées comme la régularisation et le transfert de connaissances.
Application des bonnes pratiques : Mise en œuvre des meilleures pratiques en matière de deep learning pour garantir l’efficacité et la durabilité des solutions développées.
Conformité aux Critères Qualiopi
Critère 2 – Objectifs et Adaptation :
- Analyse des Besoins des Participants :
- Questionnaire préalable pour identifier le niveau et les attentes
- Adaptation du contenu en fonction des besoins spécifiques identifiés
- Objectifs d’Apprentissage Spécifiques et Mesurables :
- Objectifs clairement définis pour chaque module
- Évaluation des acquis pour mesurer l’atteinte des objectifs
- Adaptabilité de la Formation :
- Contenu ajustable en fonction du rythme et des besoins des participants
- Accompagnement individuel possible pour les participants ayant des besoins particuliers
- Accessibilité des Supports Pédagogiques :
- Supports disponibles en formats alternatifs (imprimés, numériques, audio)
- Accès en ligne aux ressources pédagogiques
- Feedback et Amélioration Continue :
- Recueil systématique des feedbacks des participants
- Mise à jour régulière du programme en fonction des retours
Contact et Assistance
- Coordinateur de la formation : Mikail LEKESIZ
- Coordonnées :
- Adresse : Centre de Formation Netz Informatique, 1a route de Schweighouse, 67500 Haguenau
- Site web : formation-haguenau.fr
Questions Fréquemment Posées
La formation est-elle adaptée aux débutants ?
Oui, notre formation Keras est conçue pour s’adapter à tous les niveaux, y compris les débutants en intelligence artificielle. Un questionnaire préalable nous permet d’ajuster le contenu selon les besoins et objectifs de chaque participant.
Puis-je bénéficier d’un soutien après la formation ?
Oui, nous offrons un support post-formation pour répondre à vos questions, vous accompagner dans vos projets d’apprentissage automatique, et vous aider à mettre en œuvre les compétences acquises.
La formation est-elle éligible au CPF ?
Oui, cette formation Keras est éligible au Compte Personnel de Formation (CPF), ce qui vous permet de la financer plus facilement.
Dois-je avoir un environnement de développement installé pour la formation en ligne ?
Non, pour les formations en ligne, vous n’avez pas besoin de préinstaller un environnement spécifique. Nous vous fournirons un accès à un environnement prêt à l’emploi basé sur Jupyter Notebooks ou Google Colab pour pratiquer et appliquer les concepts enseignés.
Conclusion et Invitation à Participer
Chez Netz Informatique, nous nous engageons à vous offrir une formation Keras de qualité, adaptée à vos besoins et à vos objectifs en matière d’intelligence artificielle. Rejoignez-nous pour cette formation et apprenez à concevoir, entraîner et déployer des modèles d’apprentissage automatique performants pour réussir dans le domaine de l’IA.
Inscrivez-vous dès maintenant sur formation-haguenau.fr ou contactez-nous pour plus d’informations.
