Le Deep Learning est devenu indispensable dans le domaine de la Data Science. Grâce à ses applications et ses avantages, il permet de développer l’intelligence artificielle. L’apprentissage profond permet d’analyser des données complexes et de résoudre des problèmes qui étaient jusqu’à présent difficiles à traiter avec les méthodes traditionnelles. Une formation en Deep Learning vous permettra de vous démarquer sur le marché du Big Data et d’attirer l’attention des grandes entreprises à la recherche de professionnels hautement qualifiés pour leurs projets.
Qu’est-ce que le Deep Learning ?
Le Deep Learning, également appelé apprentissage profond, est l’une des principales technologies de l’apprentissage automatique (Machine Learning). Il utilise des algorithmes pour imiter le fonctionnement du cerveau humain à l’aide de réseaux de neurones artificiels. Ces réseaux sont composés de plusieurs couches de neurones qui interprètent les données. Le Deep Learning apprend à partir des expériences et des données enregistrées avec les machines. Il représente une nouvelle étape dans le développement de l’intelligence artificielle grâce à l’essor exponentiel de la puissance de calcul et des applications connexes, permettant des réseaux de neurones encore plus complexes et denses.
Pourquoi se former au Deep Learning ?
De nos jours, l’informatique évolue rapidement avec une véritable expansion de l’intelligence artificielle. Se former au Deep Learning peut être motivé par une passion pour les technologies ou les mathématiques, et le désir d’approfondir ses connaissances pour travailler sur un projet personnel. Les études dans le domaine des sciences de données, souvent à travers un cursus universitaire en informatique de niveau master, permettent de se positionner sur le marché du Big Data. D’autres formations pratiques, qu’elles soient en présentiel ou à distance, sont également proposées par des professionnels pour partager leurs connaissances et compétences.
L’objectif principal de se former au Deep Learning et à l’intelligence artificielle est d’obtenir un emploi dans le domaine du Big Data. En effet, les possibilités d’emploi dans les métiers de la data sont considérables. Les nouvelles méthodes de traitement des données sont très utiles en entreprise. Elles permettent aux entreprises de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée. Se former en science des données et en Deep Learning vous permettra de trouver rapidement un emploi bien rémunéré ou de changer de carrière.
Les formations au Deep Learning chez Jedha
Jedha propose différentes formations en Data Science adaptées à tous les niveaux. La formation “Data Essentials” est destinée aux débutants et couvre les bases de l’analyse des données, l’apprentissage des algorithmes et la mise en œuvre de projets. La formation “Fullstack” permet de se perfectionner dans tous les aspects d’un projet Data, notamment en Deep Learning. Enfin, la formation “Lead” est conçue pour la gestion des infrastructures Big Data et forme des Data Engineers expérimentés.
Nos formations sont très pratiques et dispensées par des professionnels de la Data ayant une excellente expérience. Vous pouvez choisir entre des formations en présentiel ou à distance, à temps plein ou à temps partiel. Chez Jedha, nous nous adaptons à tous les besoins.
Les algorithmes de Deep Learning
Il existe différents types de systèmes utilisés en Deep Learning, tels que les réseaux neuronaux convolutifs (CNN), les réseaux neuronaux récurrents (RNN), les réseaux de fonction de base radiale (RBFN), les réseaux de mémoire à long et court terme (LSTM), les réseaux antagonistes génératifs (GAN), les machines de Boltzmann restreintes (RBM) et bien d’autres. Ces algorithmes sont utilisés pour le traitement spécifique de données à partir d’un ensemble de données.
Les applications du Deep Learning
Les applications du Deep Learning sont vastes et touchent de nombreux domaines tels que l’automatisation, la cybersécurité, la robotique, la bio-informatique, etc. Dans le domaine de la santé, par exemple, des applications sont utilisées pour diagnostiquer automatiquement les patients. Dans le secteur automobile, l’intelligence artificielle est utilisée pour la conduite assistée. Les progrès du Deep Learning ont également permis au moteur de recherche de Google d’apprendre via l’apprentissage en profondeur. Aujourd’hui, il est même possible de créer des tableaux de peintre à l’aide du Deep Learning.
Les outils du Deep Learning
Les outils utilisés en Deep Learning sont appelés frameworks. Parmi les principaux outils disponibles sur le marché, on trouve PyTorch, TensorFlow, Keras, Sonnet et MXNet. Chacun de ces frameworks a ses propres caractéristiques et avantages, et il est important de choisir celui qui convient le mieux à vos besoins et à vos compétences.
Le NLP (Natural Language Processing)
Le NLP (Natural Language Processing) est une partie de l’intelligence artificielle qui vise à traiter le langage naturel. Il s’agit de développer des programmes informatiques capables de comprendre et de générer du langage humain parlé et écrit. Les algorithmes de NLP effectuent différentes analyses syntaxiques et sémantiques pour évaluer le sens des phrases en se basant sur les règles grammaticales et en les comparant avec une base de données. Ces algorithmes exploitent les techniques d’apprentissage en profondeur et d’apprentissage automatique pour analyser le sens et le contexte d’un texte.
Le Deep Learning est une évolution de l’intelligence artificielle, basée sur l’apprentissage automatique. Les compétences en Deep Learning sont très recherchées dans le monde professionnel. Elles peuvent être acquises lors d’un cursus universitaire classique ou au sein de formations pratiques telles que celles proposées par Jedha. Avec un peu d’organisation, vous pouvez devenir un expert en Deep Learning et espérer obtenir un poste à la hauteur de vos aspirations.
Si le Deep Learning vous intéresse, n’hésitez pas à vous renseigner sur nos formations en Data Science. Vous trouverez tous les détails sur notre site web.
