Deep Learning for
Computer Vision​

Le Deep Learning n’est pas un outil facile à maîtriser. Pour postuler à cette formation, deux possibilités existent. Soit vous avez suivi notre formation Data Scientist (ça vous intéresse ? cliquez ici), soit vous avez acquis des compétences en programmation sur Python et en Machine Learning grâce à d’autres expériences académiques et professionnelles.

Cela signifie que vous devez être Data Scientist et surtout que vous maîtrisez parfaitement Python. Par ailleurs, c’est un plus si vous connaissez et comprenez la plupart des bibliothèques de Machine Learning et avez un minimum de connaissances de base en Deep Learning.

Si vous pensez avoir besoin d’une remise à niveau ou que vous ne maîtrisez pas tous les pré-requis nécessaires, pas de panique notre tronc commun a été pensé pour cela ! En effet, en amont de la formation vous aurez l’opportunité de suivre le tronc commun qui vous offrira toutes les bases nécessaires pour suivre notre formation en Deep Learning.

Vous pensez avoir les prérequis nécessaires et vous souhaitez en savoir plus sur la formation ? Discutez avec l’un de nos conseillers 

Les thématiques pour la formation Deep Learning – Computer Vision sont les suivantes : 

Deep Learning pour les séries temporelles, TensorFlow, Keras, AutoEncoder et représentation vectorielle,Transfer Learning, Image Generation, Segmentation et détection d’objet.

Cliquez ici pour demander le syllabus complet de la formation !

Tous les cours ont été créés par nos experts Data Scientists. DataScientest s’engage à ne jamais faire appel à des prestataires externes ou à racheter du contenu. Le contenu est le fruit d’un travail rigoureux mené en étroite collaboration avec les grands groupes européens que nous accompagnons au quotidien.

La durée totale d’un cursus est de 230h comprenant 180h de formation et 50h pour le projet. En effet, la formation Deep Learning est divisé en plusieurs Tracks : 

• Les Fondamentaux du Deep Learning : 80h de formation
• Computer Vision : 150h de formation dont 100h de formation et 50h de projet

Les cours sont basés sur le principe des sprints, c’est à dire de cycles qui comportent :

• Premièrement, la plateforme d’apprentissage qui vous permet de vous exercer et de valider les modules qui vous permettront d’obtenir vos certifications à la fin du programme.
• Ensuite, le projet vient confirmer les compétences acquises, il faut le compléter, faire des points d’avancement avec votre mentor et remettre des livrables à nos équipes pédagogiques.
• En plus des cours asynchrones, chaque sprint intègre une Masterclass visioconférence qui vous permet de faire le point sur les compétences développées, de déterminer les objectifs pour le prochain sprint et d’assimiler les notions directement avec vos professeurs.

En fonction des modules que vous choisissez, vous augmenterez vos compétences en Natural Language Processing et/ou en Computer Vision. Ces compétences sont essentielles pour la R&D en intelligence artificielle, et sont les plus recherchées sur le marché. Cela signifie que vous pouvez travailler dans les domaines de la R&D en IA, du Deep Learning et plus généralement en tant que Data Scientist expérimenté.
N’hésitez pas à nous contacter ici pour plus d’informations et plus de détails sur les carrières que vous pourriez entreprendre après cette formation. 

Au cours de la formation, vous utiliserez les outils que vous avez appris à mettre en pratique durant la réalisation d’un projet. 

Votre chef de cohorte vous présentera une liste de sujets, et vous pourrez vous positionner sur celui qui répond à vos envies et intérêts.

Vous partirez de zéro sans bases de données propres et sans modèles pré-entraînés. Avec nos professeurs, vous avancerez pas à pas sur ce projet durant la totalité du cursus.

C’est l’une des parties les plus importantes du cursus, et vous serez accompagné par un chef de projet pour s’assurer que les progrès se déroulent sans heurts.

Cela vous donnera une expérience opérationnelle qui est l’une des parties les plus recherchées d’un expert en Deep Learning. 

En tant que leader B2B de la formation en Data Science, DataScientest jouit d’une grande notoriété auprès des entreprises qui lui confient la formation de leurs équipes aux métiers de la data.

La validation des compétences développées au cours de notre formation Deep Learning – Computer Vision vous permettra également d’obtenir le bloc de compétences 3 « développer une solution d’intelligence artificielle » de la certification RNCP36129 du Collège de Paris. Cette certification RNCP de niveau bac +5 (niveau 7 européen) est reconnue par l’Etat.

L’appréciation des résultats se fait à travers la mise en œuvre d’une procédure d’évaluation permettant de déterminer si l’apprenant a acquis les compétences en Deep Learning.

Il y a deux aspects évalués par l’équipe pédagogique :

• Des mises en situation professionnelles intégrant le développement d’un projet d’une durée estimée de 100 heures
• Des cas pratiques en ligne pour appliquer régulièrement votre apprentissage théorique.

Enfin, les évaluations en ligne sont corrigées à la main par notre panel de professeurs qualifiés : tout est fait en sorte que chacun puisse progresser à son rythme de manière efficace. Chez DataScientest nous en sommes convaincus, seul un suivi personnalisé assuré un apprentissage de qualité ! 

Évidemment ! Et qui de mieux pour assurer le support que nos professeurs, également concepteurs du programme. Ils sont disponibles et à l’écoute pour toutes questions, qu’elles soient d’ordre théorique ou pratique. 

Ils suivent également l’avancement des apprenants de près afin que chacun ne soit ni délaissé ni démotivé. Chaque déconnexion d’une certaine durée sera communiquée à votre responsable de cohorte qui prendra dès lors de vos nouvelles pour ne pas vous laisser en difficulté ! 

Enfin, nos enseignants qualifiés se chargent de corriger à la main les examens et soutenances, de façon à ce que chacun de nos apprenants progresse de manière efficace. 

DataScientest est persuadé qu’un apprentissage de qualité nécessite un suivi personnalisé !

Pour découvrir le parcours en Bootcamp vu par une apprenante découvrez cet article.