Le Deep Learning repose sur des réseaux de neurones comportant plusieurs couches cachées (d’où le terme « profond »). Chaque neurone applique une transformation non linéaire (fonction d’activation) à une combinaison linéaire de ses entrées. L’apprentissage se fait par rétropropagation du gradient (backpropagation) et descente de gradient stochastique (SGD).

• Couche d’entrée – reçoit les données brutes (pixels, vecteurs).
• Couches cachées – extraient des représentations de plus en plus abstraites.
• Couche de sortie – produit la prédiction (softmax pour classification, linéaire pour régression).
• Fonctions d’activation – ReLU, sigmoïde, tanh, Swish.

ISOSET propose des cursus complets pour maîtriser les architectures profondes, du perceptron aux transformers.

TensorFlow est la bibliothèque open source de Google pour le deep learning. Keras, désormais intégré à TensorFlow comme API de haut niveau, simplifie la construction, l’entraînement et le déploiement des modèles. Keras offre une interface intuitive avec des couches prédéfinies (Dense, Conv2D, LSTM), des optimiseurs (Adam, SGD), des callbacks (EarlyStopping, ModelCheckpoint).

• API Sequential – empilement linéaire de couches (modèles simples).
• API Fonctionnelle – modèles complexes avec branches multiples, entrées/sorties partagées.
• TensorFlow 2.x – exécution immédiate (eager execution), facilité de debugging.

# Modèle séquentiel simple (classification MNIST)
import tensorflow as tf
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28,28)),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dropout(0.2),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, validation_data=(x_val, y_val))

ISOSET forme à la conception de modèles TensorFlow/Keras pour des cas d’usage industriels (classification, segmentation, prédiction).

Les CNN (Convolutional Neural Networks) sont spécialisés dans le traitement des données spatiales (images, vidéos). Ils utilisent des couches de convolution (filtres), de pooling (réduction dimensionnelle) et des couches fully connected. Les architectures célèbres incluent LeNet, AlexNet, VGG, ResNet, Inception, EfficientNet.

• Convolution – applique des filtres appris pour détecter des motifs (bords, textures, formes).
• Pooling (max, average) – réduit la dimension spatiale et apporte une invariance aux petites translations.
• Transfer learning – réutilisation de modèles pré‑entraînés (ImageNet) pour des tâches spécifiques.

# CNN simple avec Keras (CIFAR-10)
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(32,32,3)),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2,2)),
    tf.keras.layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu'),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2,2)),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

ISOSET enseigne la conception et l’optimisation de CNN pour la reconnaissance d’objets, la segmentation sémantique et les systèmes de vision industrielle.

Les réseaux de neurones récurrents (RNN) traitent des données séquentielles en maintenant un état caché qui capture l’information des pas précédents. Les LSTM (Long Short‑Term Memory) améliorent les RNN classiques en évitant l’explosion/disparition du gradient, grâce à des portes (oublie, entrée, sortie).

• RNN simple – adapté aux séquences courtes, souffre du vanishing gradient.
• LSTM – gère les dépendances longues (textes, séries financières, traduction automatique).
• GRU (Gated Recurrent Unit) – variante plus légère que LSTM.
• Bidirectionnel (BiLSTM) – lit la séquence dans les deux sens, utile pour la compréhension de phrase.

# LSTM pour classification de séries temporelles
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.LSTM(64, return_sequences=True, input_shape=(timesteps, features)),
    tf.keras.layers.LSTM(32),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

ISOSET propose des ateliers pratiques sur les RNN/LSTM : analyse de sentiments, prédiction de séries temporelles (météo, ventes), génération de texte.

• Régularisation L1/L2 – pénalise les poids importants.
• Dropout – désactive aléatoirement des neurones pendant l’entraînement.
• Batch Normalization – normalise les activations, accélère la convergence.
• Early stopping – arrête l’entraînement quand la perte de validation n’améliore plus.
• Data augmentation – rotations, zoom, bruit pour augmenter artificiellement le jeu de données.

• Vision – reconnaissance faciale, voitures autonomes, diagnostic médical (radiographies), contrôle qualité industriel.
• NLP – traduction automatique, chatbots, analyse de sentiments, résumé de texte.
• Audio – reconnaissance vocale, génération de musique, détection de commandes.
• Séries temporelles – prévision de consommation électrique, détection d’anomalies, prévisions financières.

Les Transformers (BERT, GPT, ViT) remplacent progressivement les RNN/LSTM pour les séquences longues, grâce au mécanisme d’attention. Les Vision Transformers (ViT) appliquent les transformers à la vision par ordinateur, rivalisant avec les CNN. ISOSET introduit ces architectures avancées dans ses cursus experts.

• Versionner les données et les modèles – DVC, MLflow.
• Utiliser TensorBoard – visualisation des métriques, histograms, graphs.
• Déploiement – TensorFlow Serving, TF Lite (mobile/edge), TF.js (navigateur).
• Monitoring – détection de drift des données et des concepts.

Les témoignages d’anciens élèves d’ISOSET confirment l’efficacité de la formation : *« En 3 mois, j’ai maîtrisé TensorFlow/Keras, construit des CNN pour la classification d’images et des LSTM pour la prédiction de séries. J’ai été embauché comme ingénieur deep learning. »*