Comment apprendre l'apprentissage profond en 2024 : Un guide complet

L'apprentissage profond est un élément transformateur de l'intelligence artificielle (IA), qui contribue à des innovations allant des véhicules autonomes aux modèles linguistiques avancés tels que le GPT-4. Cet article a pour but de présenter un parcours structuré pour apprendre l'apprentissage profond et finalement le maîtriser. Bien que l'apprentissage profond représente un ensemble de compétences plus spécialisées au sein de l'IA, il s'appuie sur les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique et de l'IA. Par conséquent, si vous êtes totalement novice en matière d'apprentissage profond, nous vous recommandons vivement de commencer par nos guides Comment apprendre l'apprentissage automatique ou Comment apprendre l'IA.

Qu'est-ce que l'apprentissage profond ?

L'apprentissage profond est un sous-ensemble de pointe de l'apprentissage automatique qui imite le fonctionnement du cerveau humain dans le traitement des données et la création de modèles à utiliser dans la prise de décision. Il s'agit d'une technologie clé derrière de nombreuses applications avancées, telles que le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur et la reconnaissance vocale, qui permet aux machines d'effectuer des tâches complexes sans programmation explicite. En s'appuyant sur des réseaux neuronaux à plusieurs couches, les modèles d'apprentissage profond peuvent analyser de grands volumes de données et apprendre des structures et des modèles complexes, ce qui en fait un outil puissant pour le développement de l'IA.

Cas d'utilisation populaires de l'apprentissage profond

La technologie d'apprentissage profond alimente de nombreuses applications qui ont un impact sur notre vie quotidienne et nos industries. Voici quelques exemples notables :

• Reconnaissance d'images et de vidéos : Les algorithmes d'apprentissage profond excellent dans la reconnaissance de modèles et d'objets dans les images et les vidéos, permettant des fonctionnalités telles que la reconnaissance faciale et la navigation autonome des véhicules.
• Traitement du langage naturel (NLP) : Il s'agit de comprendre et de générer le langage humain et de faciliter les technologies telles que les services de traduction linguistique, les chatbots et les assistants virtuels. ChatGPT, par exemple, est construit au-dessus d'algorithmes d'apprentissage profond.
• Finances : Dans le secteur financier, l'apprentissage profond est utilisé pour la détection des fraudes, le trading algorithmique et la gestion des risques.
• Reconnaissance et génération vocales : Ces systèmes comprennent et génèrent la parole humaine, alimentant les assistants à commande vocale et permettant la traduction linguistique en temps réel.

Pourquoi apprendre le Deep Learning en 2024 ?

Que vous soyez novice ou que vous ayez déjà une certaine expérience, il y a de nombreuses raisons d'apprendre l'apprentissage profond. En voici trois raisons :

• Demande d'emploi : La demande de postes dans le domaine de l'apprentissage automatique monte en flèche, les compétences en matière d'apprentissage profond étant très recherchées. Cette expertise est essentielle pour les projets et les innovations de pointe dans le domaine de l'IA. Les entreprises de divers secteurs investissent massivement dans l'IA, faisant de l'apprentissage profond un ensemble de compétences précieuses pour l'avancement de la carrière.
• Des salaires attractifs : Les fonctions liées à l'apprentissage profond sont parmi les mieux rémunérées du secteur technologique, ce qui reflète les compétences avancées et l'expertise requises. Par exemple, le salaire moyen d'un ingénieur en apprentissage profond aux États-Unis peut varier considérablement, avec des chiffres comme 146 000 dollars par an en médiane et une rémunération totale potentielle atteignant plus de 181 000 dollars, ce qui illustre la nature lucrative de la spécialisation dans ce domaine​.
• Défi intellectuel : Les progrès constants des algorithmes d'apprentissage profond et de la puissance de calcul font de cette période une période passionnante pour se plonger dans ce domaine, offrant la possibilité de travailler sur des technologies transformatrices et de contribuer à de futures percées.

Combien de temps faut-il pour apprendre le Deep Learning ?

Le chemin à parcourir pour maîtriser l'apprentissage profond varie considérablement en fonction de votre expérience, de votre engagement et des ressources d'apprentissage que vous utilisez. Si vous êtes un débutant complet, nous vous recommandons vivement de commencer par l'apprentissage automatique, car il s'agit d'un élément fondamental de l'apprentissage profond. Pour cela, consultez notre guide sur l 'apprentissage automatique.

Pour ceux qui sont déjà à l'aise avec l'apprentissage automatique, il faut compter environ 3 à 4 mois pour se familiariser avec l'apprentissage profond. Cette estimation repose sur l'hypothèse d'un calendrier d'apprentissage cohérent et d'une application pratique des compétences dans le cadre de projets. Cependant, l'apprentissage profond est un domaine vaste et en évolution rapide, de sorte que l'apprentissage et l'adaptation continus sont essentiels pour rester à jour.

Comment apprendre l'apprentissage profond en 2024

S'engager sur la voie de l'apprentissage profond nécessite une approche stratégique, mêlant connaissances théoriques et applications pratiques. Voici trois mesures à prendre pour apprendre l'apprentissage profond en 2024.

1. Réviser les conditions préalables

Avant de se lancer dans l'apprentissage profond, il est essentiel d'avoir des bases solides dans les domaines suivants :

• Statistiques et mathématiques de base : Comprendre les probabilités, les statistiques, l'algèbre linéaire et le calcul est essentiel pour saisir les principes sous-jacents des algorithmes d'apprentissage profond.
• Structures de données et manipulation : La maîtrise de la manipulation et du traitement des données est essentielle, car l'apprentissage profond implique de travailler avec de grands ensembles de données.
• Théorie et applications de l'apprentissage automatique : Une solide maîtrise des concepts de l'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervisé et non supervisé, est nécessaire avant de s'attaquer aux complexités de l'apprentissage profond.

Si vous êtes totalement novice en matière d'apprentissage automatique et d'IA, prenez le temps de vous concentrer sur ces prérequis, et profitez de notre guide sur Comment apprendre l'apprentissage automatique. Ceci étant dit, voici quelques ressources pour vous aider à vous remettre à niveau :

• Les fondamentaux de la statistique avec le cursus Python
• Cours d'introduction aux structures de données et aux algorithmes
• Les fondamentaux de l'apprentissage automatique avec le cursus Python

2. Développez vos compétences en matière d'apprentissage en profondeur

L'apprentissage en profondeur est un domaine interdisciplinaire qui nécessite la confluence de compétences issues de différents domaines. Voici comment chaque compétence est spécifiquement liée à l'apprentissage profond et quelques ressources de premier ordre pour chacune d'entre elles :

Statistiques

La compréhension des statistiques est cruciale dans l'apprentissage profond pour interpréter les données, comprendre le comportement des algorithmes dans diverses conditions et prendre des décisions éclairées sur l'architecture et les paramètres du modèle.

Les meilleures ressources pour se mettre à niveau :

• Les fondamentaux de la statistique avec le cursus Python
• Cours d'introduction aux statistiques
• Les données démystifiées : Aperçu des statistiques descriptives

Mathématiques

Les modèles d'apprentissage profond, en particulier les réseaux neuronaux, reposent sur des concepts mathématiques tels que l'algèbre linéaire, le calcul et l'optimisation. Une bonne maîtrise de ces domaines permet de développer et de comprendre des modèles complexes.

Les meilleures ressources pour se mettre à niveau :

• Démystifier les concepts mathématiques pour l'apprentissage profond
• Cours d'algèbre linéaire pour la science des données en R

Programmation

La programmation, en particulier dans des langages comme Python, est essentielle pour mettre en œuvre et expérimenter des modèles d'apprentissage profond. Des bibliothèques telles que TensorFlow et PyTorch font abstraction d'une grande partie des mathématiques complexes, ce qui fait de la programmation une compétence cruciale.

Les meilleures ressources pour se mettre à niveau :

• Le cursus de compétences en programmation Python
• Le cursus de compétences en programmation R
• Introduction aux paradigmes de programmation Cours

Théorie de l'apprentissage profond

Une compréhension approfondie de la théorie qui sous-tend l'apprentissage profond, y compris le fonctionnement des différentes architectures de réseaux neuronaux, est essentielle pour concevoir des modèles efficaces et comprendre comment ils apprennent à partir des données.

Les meilleures ressources pour se mettre à niveau :

• Cours d'introduction à l'apprentissage profond en Python
• Cours d'introduction à l'apprentissage profond avec Keras
• Introduction à l'apprentissage profond dans le cours PyTorch

Application de l'apprentissage profond

L'application de l'apprentissage profond aux problèmes du monde réel nécessite non seulement des connaissances théoriques, mais aussi la capacité de prétraiter les données, de choisir la bonne architecture de modèle, d'entraîner efficacement les modèles et d'évaluer leurs performances.

Les meilleures ressources pour se mettre à niveau :

• Cours intermédiaire sur l'apprentissage profond avec PyTorch
• Cours sur l'apprentissage profond avancé avec Keras
• Tutoriel d'introduction aux réseaux neuronaux profonds
• Tutoriel Keras : Apprentissage profond en Python

3. Apprenez les outils et les packs essentiels de Deep Learning

La maîtrise de l'apprentissage profond implique également de se familiariser avec divers outils et progiciels qui facilitent la construction, la formation et le déploiement de modèles. Voici un examen plus approfondi de chacun d'entre eux :

Tensorflow

TensorFlow est un cadre complet et open-source pour l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond développé par Google. Il est connu pour sa flexibilité dans la conception et l'entraînement de réseaux neuronaux complexes, avec une prise en charge étendue de diverses applications d'apprentissage profond.

Les meilleures ressources pour se mettre à niveau :

• Cours d'introduction à TensorFlow en Python
• Tutoriel TensorFlow pour les débutants
• Tutoriel sur les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) en Python avec TensorFlow

Keras

Keras sert d'API de réseaux neuronaux de haut niveau, écrite en Python, et capable de fonctionner au-dessus de TensorFlow, Theano ou Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK). Il est conçu pour le prototypage facile et rapide de modèles d'apprentissage profond, en mettant l'accent sur la convivialité et la modularité.

Les meilleures ressources pour se mettre à niveau :

• Cours d'introduction à l'apprentissage profond avec Keras
• Cours sur l'apprentissage profond avancé avec Keras
• Tutoriel Keras : Apprentissage profond en Python

PyTorch

PyTorch, développé par le laboratoire de recherche en IA de Facebook, est apprécié pour son graphique de calcul dynamique et son utilisation efficace de la mémoire, ce qui le rend particulièrement utile pour les projets impliquant des réseaux neuronaux complexes tels que les RNN et les CNN.

Les meilleures ressources pour se mettre à niveau :

• Introduction à l'apprentissage profond dans le cours PyTorch
• Cours intermédiaire sur l'apprentissage profond avec PyTorch
• Tutoriel PyTorch : Construction d'un réseau neuronal simple à partir de zéro
• Apprentissage profond avec PyTorch - Aide-mémoire

MXNet

Apache MXNet est un cadre d'apprentissage profond conçu pour être à la fois efficace et flexible. Il vous permet de combiner la programmation symbolique et la programmation impérative afin de maximiser l'efficacité et la productivité dans le développement des modèles.

Les meilleures ressources pour se mettre à niveau :

• Services AWS AI & ML et processus d'apprentissage automatique

Caffe2

Caffe2 est un cadre d'apprentissage profond léger, modulaire et évolutif. Développée par Facebook, elle offre aux entrepreneurs et aux développeurs un moyen simple et direct de déployer des solutions d'apprentissage profond sur diverses plateformes avec un minimum de frais généraux.

Un exemple de plan d'apprentissage par l'apprentissage en profondeur

Pour ceux qui sont déjà familiarisés avec les concepts de l'apprentissage automatique, ce plan d'apprentissage de l'apprentissage profond est conçu pour faire progresser vos compétences dans ce domaine spécialisé. Si vous partez de zéro ou si vous avez besoin d'une compréhension plus fondamentale de l'apprentissage automatique, nous vous recommandons de consulter notre guide "Comment apprendre l'apprentissage automatique" pour établir une base solide avant de plonger dans l'apprentissage profond.

Mois 1 à 2 : Améliorez vos connaissances en mathématiques, statistiques et théorie de l'apprentissage profond (Deep Learning)

Commencez par améliorer vos compétences mathématiques et approfondir votre compréhension théorique de l'apprentissage profond. Cette période est essentielle pour comprendre les subtilités des modèles et algorithmes d'apprentissage profond. Concentrez-vous en particulier sur la compréhension des points suivants :

• Algèbre linéaire : Comprendre les matrices, les vecteurs, les valeurs propres et les vecteurs propres, car ils sont fondamentaux pour représenter et manipuler les données dans l'apprentissage profond.
• Calculs : L'accent est mis sur le calcul différentiel et intégral, en particulier sur les dérivées partielles et les intégrales, qui sont essentielles pour comprendre l'optimisation dans les réseaux neuronaux.
• Probabilités et statistiques : Comprendre des concepts tels que les distributions de probabilité, la signification statistique et la pensée bayésienne, qui sont essentiels pour l'inférence de modèles et la prise de décision.
• Techniques d'optimisation : Découvrez la descente de gradient, la descente de gradient stochastique et d'autres algorithmes d'optimisation qui sont au cœur de la formation des modèles d'apprentissage profond.
• Architectures de réseaux neuronaux : Familiarisez-vous avec les principes de base des réseaux neuronaux, y compris les réseaux neuronaux feedforward, convolutionnels et récurrents, afin de comprendre comment les différentes architectures sont appliquées à divers problèmes.

Ressources d'apprentissage que nous recommandons :

• Les fondamentaux de la statistique avec le cursus Python
• Cours d'algèbre linéaire pour la science des données en R
• Démystifier les concepts mathématiques pour un tutoriel sur l'apprentissage profond
• Maîtriser l'optimisation bayésienne en science des données Tutoriel
• Tutoriel d'introduction aux réseaux neuronaux profonds

Notre fiche d'aide sur l'apprentissage profond avec PyTorch peut vous aider à apprendre l'apprentissage profond.

Mois 3 à 6 : Améliorez vos connaissances en mathématiques, statistiques et théorie de l'apprentissage profond (Deep Learning)

Après avoir consolidé vos bases au cours des deux premiers mois, l'étape suivante de votre parcours d'apprentissage en profondeur consiste à choisir une spécialisation. Se plonger dans un domaine spécifique vous permet d'appliquer plus efficacement l'apprentissage profond aux problèmes et aux innovations du monde réel. Envisagez de vous concentrer sur l'un des domaines suivants :

• Traitement du langage naturel (NLP) : Explorez les techniques d'analyse de texte, d'analyse des sentiments, de traduction linguistique et de développement de chatbots. Les applications NLP sont vastes, allant de l'amélioration du service à la clientèle au développement d'assistants IA sophistiqués.
• Vision par ordinateur : Découvrez les tâches de reconnaissance d'images, de détection d'objets et de génération d'images. La vision par ordinateur a des applications transformatrices dans les domaines de la sécurité, des soins de santé et des véhicules autonomes.
• Reconnaissance de la parole : Les travaux portent sur la traduction de la langue parlée en texte, la compréhension des nuances de la parole humaine et le développement de systèmes à commande vocale. Ce domaine est crucial pour le développement de technologies accessibles et l'amélioration des interfaces utilisateurs.
• Modèles génératifs : Découvrez les réseaux adversaires génératifs (GAN) et les autoencodeurs variationnels (VAE) pour des tâches telles que la génération d'images, le transfert de style, etc. Les modèles génératifs ouvrent des possibilités créatives dans les domaines de l'art, du design et du divertissement.
• Apprentissage par renforcement : Étudier les principes des agents qui apprennent à prendre des décisions par essais et erreurs, applicables à l'IA des jeux, à la robotique et aux problèmes d'optimisation.

Ressources d'apprentissage que nous recommandons :

• Traitement du langage naturel en Python
• Traitement d'images avec Python
• 7 projets PNL pour tous les niveaux
• Cours sur l'IA générative pour les entreprises
• Tutoriel d'introduction à l'apprentissage par renforcement

Les 5 meilleurs conseils pour apprendre l'apprentissage profond

Alors que vous vous lancez dans l'apprentissage en profondeur, prenez en compte ces conseils essentiels pour optimiser votre expérience d'apprentissage et atteindre la maîtrise plus efficacement :

1. Ne vous laissez pas submerger par les mathématiques

Bien qu'il soit essentiel d'avoir des bases mathématiques solides, il est important de ne pas se laisser submerger. Concentrez-vous sur la compréhension des concepts et de leurs applications dans les modèles d'apprentissage profond plutôt que de vous perdre dans des calculs complexes.

2. Appliquer vos compétences à des projets

Les connaissances théoriques sont essentielles, mais l'application de ce que vous avez appris à des projets concrets renforcera votre compréhension et vos compétences. Les projets fournissent également des résultats tangibles qui peuvent être présentés à des employeurs ou collaborateurs potentiels. Consultez notre liste de projets d'apprentissage automatique pour vous inspirer.

3. Équilibrer les travaux pratiques et la lecture de documents

Il est important de se tenir au courant des dernières recherches en lisant des articles, mais il est tout aussi crucial de trouver un équilibre avec les travaux pratiques. La mise en œuvre des concepts des articles dans vos projets peut vous permettre d'approfondir vos connaissances et d'améliorer votre apprentissage. En outre, ne vous laissez pas décourager si vous avez du mal à lire les documents, c'est une compétence que vous acquerrez au fur et à mesure que vous la pratiquez !

4. Rejoindre une communauté

L'appartenance à une communauté peut apporter soutien, motivation et nouvelles perspectives. Participez à des forums, assistez à des ateliers ou à des réunions, et collaborez avec vos pairs pour enrichir votre expérience d'apprentissage.

5. Continuez à itérer

L'apprentissage en profondeur est un domaine qui évolue rapidement, et l'apprentissage continu est essentiel. N'ayez pas peur de revoir les principes fondamentaux ou d'explorer de nouveaux domaines au fur et à mesure que le domaine progresse. L'apprentissage itératif vous permettra de conserver des compétences pointues et pertinentes.

Les meilleures ressources pour apprendre le Deep Learning en 2024

L'apprentissage profond est un domaine qui évolue rapidement, et il est essentiel de rester informé des meilleures ressources pour un apprentissage efficace. Que vous soyez un professionnel ayant de l'expérience dans le domaine de l'apprentissage automatique ou que vous souhaitiez approfondir vos connaissances en matière d'apprentissage profond, voici les principales ressources à prendre en compte :

Les meilleurs cours d'apprentissage profond pour commencer

• Cours d'introduction à l'apprentissage profond en Python
• Cours d'introduction à l'apprentissage profond avec Keras
• Introduction à l'apprentissage profond dans le cours PyTorch

Terminer les projets d'apprentissage profond (deep learning)

• 25 projets d'apprentissage automatique pour tous les niveaux
• 5 projets que vous pouvez réaliser avec des modèles d'IA générative (avec exemples)
• 20 projets d'analyse de données pour tous les niveaux

Lisez quelques-uns des meilleurs livres sur l'apprentissage profond

• Les 11 meilleurs livres sur l'apprentissage profond à lire en 2024
• 15 meilleurs livres sur l'apprentissage automatique à lire en 2024

Lire les meilleurs articles sur l'apprentissage profond

• arXiv
• Papiers avec code
• Moniteur d'apprentissage profond

N'oubliez pas que la clé de l'apprentissage de l'IA est la constance et la pratique. N'ayez pas peur de commencer modestement et d'évoluer progressivement vers des concepts et des projets plus complexes. Vous serez étonné de voir tout ce que vous pouvez apprendre en consacrant chaque jour un peu de temps à l'étude de l'IA.

Notes de clôture

Se lancer dans l'apprentissage profond est à la fois stimulant et gratifiant. L'utilisation des bonnes ressources et l'adoption d'une approche pratique peuvent accélérer considérablement votre courbe d'apprentissage. N'oubliez pas que ce domaine est en constante évolution et qu'il est donc essentiel de maintenir une habitude d'apprentissage tout au long de la vie pour rester pertinent et innovant dans le domaine de l'apprentissage profond.

Si vous êtes totalement novice en la matière, consultez notre cours Introduction à l'apprentissage profond en Python notre ou le cursus d'apprentissage profond Keras Toolbox.