🧠 Module 2 : Architectures spécialisées de réseaux de neurones
🎯 Objectifs du module
À l'issue de ce module, vous serez capable de :
- Comprendre et implémenter des réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour la vision par ordinateur
- Maîtriser les réseaux récurrents (RNN/LSTM) pour le traitement des séquences et du langage
- Visualiser et interpréter le fonctionnement interne des différentes architectures
- Intégrer ces modèles spécialisés dans des applications concrètes
- Comparer et choisir l'architecture adaptée à différents problèmes
📊 Programme (4h)
Ce module explore les architectures spécialisées de réseaux de neurones à travers trois phases complémentaires, en s'appuyant sur les fondamentaux acquis dans le Module 1.
🔍 Phase 1 : Mini-projet CNN pour la vision par ordinateur (1h50)
Plongez dans l'univers des réseaux convolutifs et apprenez à les utiliser pour la classification d'images.
- Principes des convolutions et du pooling
- Implémentation d'un CNN avec TensorFlow/Keras
- Visualisation des filtres et feature maps
- Intégration dans une application web simple
🧩 Phase 2 : Mini-projet RNN pour le traitement du langage (1h50)
Découvrez comment les réseaux récurrents permettent de traiter des données séquentielles comme le texte.
- Principes fondamentaux des réseaux récurrents
- Cellules LSTM pour la mémoire à long terme
- Implémentation d'un modèle d'analyse de sentiment
- Expérimentation avec l'API Mistral AI pour le NLP
📝 Phase 3 : Auto-évaluation et synthèse (20 min)
Cette phase finale vous permettra de consolider vos connaissances et d'évaluer votre compréhension des architectures spécialisées.
🧠 Guide de référence synthétique des architectures spécialisées
Pour comprendre les concepts clés des CNN et RNN/LSTM.
Guide de référence synthétique
✅ QCM d'auto-évaluation (20 min)
Testez vos connaissances sur les architectures spécialisées
Ce QCM couvre l'ensemble des concepts fondamentaux abordés dans ce module:
- Questions sur les réseaux convolutifs (CNN)
- Questions sur les réseaux récurrents (RNN/LSTM)
- Comparaison entre les différentes architectures
- Explication détaillée des réponses pour renforcer votre apprentissage
📝 Synthèse personnelle
Architectures spécialisées - Réflexion globale
Avant de conclure ce module, prenez quelques minutes pour réfléchir à votre apprentissage:
- Quelles sont les différences fondamentales entre CNN et RNN?
- Dans quels cas d'usage privilégier l'une ou l'autre architecture?
- Comment ces architectures pourraient être appliquées dans votre contexte professionnel?
Cette réflexion personnelle contribuera significativement à ancrer vos apprentissages.
Prérequis
- Avoir suivi le Module 1 (Fondamentaux du Deep Learning)
- Comprendre les bases des réseaux de neurones artificiels
- Connaître les concepts de base de Python et TensorFlow/Keras
Livrables attendus
À l'issue de ce module, vous devrez produire :
- 📋 Fiche d'observations - Réseaux convolutifs (CNN) complétée
- 📋 Fiche d'observations - Réseaux récurrents (RNN) complétée
- 📊 Modèle CNN fonctionnel pour la classification d'images
- 📝 Modèle RNN/LSTM pour l'analyse de sentiment textuel
Ressources complémentaires
- 📕 Glossaire du Deep Learning - Les termes essentiels expliqués simplement
- 📚 Guide de visualisation des CNN - Comprendre ce que "voit" un réseau convolutif
- 🔗 Documentation TensorFlow sur les CNN et sur les RNN
Compétences BTS SIO développées
Ce module vous permet d'approfondir plusieurs compétences du référentiel BTS SIO :
| Compétence | Description | Activités associées |
|---|---|---|
| B1.3 | Gestion des données | Manipulation des datasets d'images et de texte |
| B2.2 | Conception de solutions applicatives | Conception d'architectures CNN et RNN adaptées |
| B2.3 | Développement | Implémentation et optimisation des modèles |
| B3.2 | Vérification et validation | Analyse des performances des modèles |
Prêt à explorer les architectures spécialisées ?
Ce module s'appuie sur les fondamentaux acquis dans le Module 1 pour vous faire découvrir des architectures plus avancées et spécialisées. Vous explorerez d'abord les réseaux convolutifs (CNN) pour le traitement d'images, puis les réseaux récurrents (RNN) pour les données séquentielles comme le texte.