Certification Professionnelle de Développeur TensorFlow
La Certification Professionnelle de Développeur TensorFlow valide la maîtrise des compétences fondamentales requises pour concevoir, entraîner et déployer des modèles d’intelligence artificielle à l’aide de TensorFlow.
- Format de l’examen : 50 questions
 - Durée de l’examen : 80 minutes
 - Coût : 399 D.T H/T
 
La Certification Professionnelle de Développeur TensorFlow valide la maîtrise des compétences fondamentales requises pour concevoir, entraîner et déployer des modèles d’intelligence artificielle à l’aide de TensorFlow. Ce programme atteste de votre capacité à résoudre des problématiques concrètes en Vision par Ordinateur (Computer Vision), Traitement du Langage Naturel (NLP) et Analyse de Séries Temporelles.
En obtenant cette certification, vous démontrez une connaissance approfondie des meilleures pratiques pour la construction de réseaux de neurones profonds, de la manipulation de données du monde réel à la mise en œuvre de stratégies avancées pour prévenir le surapprentissage (overfitting). TensorFlow étant l’un des frameworks de deep learning open-source les plus populaires et les plus demandés, cette certification constitue un atout majeur pour les professionnels visant à exceller dans le domaine de l’IA. Elle confirme votre aptitude à développer des applications d’IA robustes et performantes, capables de modéliser des fonctions complexes, par exemple, une fonction d’activation de type sigmoïde : f(x) = 1 / (1 + e⁻ˣ)
À Qui s'Adresse Cette Certification ?
Cette certification est conçue pour les profils techniques souhaitant formaliser et faire reconnaître leur expertise en développement d’applications d’IA avec TensorFlow. Elle s’adresse particulièrement aux :
Développeurs de Logiciels : Qui cherchent à intégrer des fonctionnalités d’intelligence artificielle dans leurs applications et à maîtriser un framework de pointe.
Data Scientists et Analystes : Désireux d’approfondir leurs compétences en deep learning et de passer de l’analyse de données à la construction de modèles prédictifs complexes.
Étudiants en Informatique ou en Ingénierie : Qui veulent compléter leur formation académique avec une certification pratique et reconnue par l’industrie.
Professionnels en Reconversion : Possédant une base technique solide (mathématiques, statistiques, programmation) et souhaitant s’orienter vers une carrière en Machine Learning.
Autodidactes Compétents : Ayant acquis une expérience pratique avec TensorFlow et désirant obtenir une validation formelle de leurs compétences.
Compétences Validées par l'Examen
Le candidat certifié démontre sa capacité à :
Maîtriser les Fondamentaux de TensorFlow : Utiliser l’API TensorFlow pour construire, compiler et entraîner des modèles de deep learning.
Développer des Modèles de Vision par Ordinateur (Computer Vision) :
Construire des Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN).
Traiter et augmenter des jeux de données d’images du monde réel pour améliorer la performance des modèles.
Mettre en œuvre des techniques pour combattre le surapprentissage, telles que la régularisation par Dropout.
Appliquer le Transfer Learning pour optimiser les performances sur des jeux de données de taille limitée.
Concevoir des Systèmes de Traitement du Langage Naturel (NLP) :
Prétraiter des données textuelles : tokenisation, séquençage et padding.
Utiliser les plongements lexicaux (word embeddings) pour représenter le texte numériquement.
Construire et entraîner des modèles de séquences, incluant les Réseaux de Neurones Récurrents (RNN), GRU et LSTM.
Analyser et Prédire des Séries Temporelles :
Identifier les motifs courants dans les données temporelles (tendance, saisonnalité).
Préparer des données de séries temporelles pour la modélisation.
Appliquer des réseaux de neurones profonds (DNN), récurrents (RNN) et convolutifs (CNN) pour la prévision.
															- 
                    Prouvez votre maîtrise de TensorFlow pour des applications en Vision par Ordinateur, NLP et Séries Temporelles.
 - 
                    Conçu pour les développeurs, data scientists, étudiants et professionnels en reconversion.
 - 
                    Compétences Clés : Construction de CNNs, RNNs/LSTMs, gestion de données réelles, Transfer Learning et techniques de prévision.
 - 
                    Format d'Examen : 50 questions à choix multiples en 80 minutes, disponible en anglais.
 - 
                    Option de passage en candidat libre pour les experts ou via un parcours de formation pour les apprenants.
 - 
                    Obtenez un certificat numérique vérifiable pour renforcer votre profil professionnel.
 
399 D.T
Programme Détaillé de l'Examen
Le programme est structuré en quatre domaines de compétences principaux, couvrant la théorie et l’application pratique de TensorFlow.
Module 1 : Fondamentaux de TensorFlow pour l'IA, le Machine Learning et le Deep Learning
Un Nouveau Paradigme de Programmation
Principes du Machine Learning et des réseaux de neurones.
Implémentation d’un réseau de neurones simple en TensorFlow.
Introduction à la Vision par Ordinateur
Chargement et préparation des données d’entraînement (API
tf.data).Développement d’un premier réseau de neurones pour la classification d’images.
Utilisation des callbacks pour contrôler le processus d’entraînement.
Amélioration de la Vision avec les Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN)
Concepts de convolution et de pooling.
Implémentation de couches convolutives (
Conv2D) et de pooling (MaxPooling2D).
Utilisation d’Images du Monde Réel
Construction d’un ConvNet pour des images complexes.
Mise en place de la validation automatique pour évaluer la précision.
Analyse de l’impact de la compression d’images.
Module 2 : Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN) dans TensorFlow
Exploration de Jeux de Données de Grande Taille
Entraînement sur le jeu de données
Visualisation de l’effet des convolutions et analyse des métriques (précision, perte).
L’Augmentation de Données pour Éviter le Surapprentissage
Principe de l’augmentation de données (data augmentation).
Implémentation de transformations d’images (rotation, zoom, etc.) avec l’API Keras.
Apprentissage par Transfert (Transfer Learning)
Concepts du Transfer Learning.
Utilisation de modèles pré-entraînés (ex: InceptionV3) pour extraire des caractéristiques.
Intégration de couches de Dropout pour la régularisation.
Classifications Multi-Classes
Adaptation des modèles pour la classification multi-classes.
Application sur jeu de données.
Module 3 : Traitement du Langage Naturel (NLP) dans TensorFlow
Analyse de Sentiment dans le Texte
Techniques d’encodage basées sur les mots (tokenisation).
Conversion du texte en séquences numériques, gestion du padding et des mots hors vocabulaire (OOV).
Plongements Lexicaux (Word Embeddings)
Représentation vectorielle des mots.
Construction d’un classifieur de texte.
Utilisation de la tokenisation par sous-mots (subword tokenization).
Modèles de Séquences
Réseaux de Neurones Récurrents (RNN) et LSTMs (Long Short-Term Memory).
Implémentation de LSTMs pour la classification de texte.
Utilisation de réseaux convolutifs 1D (
Conv1D) pour le traitement de séquences.
Module 4 : Séquences, Séries Temporelles et Prédiction
Semaine 1 : Séquences et Prédiction
Séries temporelles et à leurs motifs (tendance, saisonnalité).
Techniques de base : moyenne mobile et différenciation.
Semaine 2 : Réseaux de Neurones Profonds pour les Séries Temporelles
Préparation des caractéristiques (features) et des étiquettes (labels) en fenêtrant les données.
Construction et entraînement d’un DNN pour la prévision.
Semaine 3 : Réseaux de Neurones Récurrents pour les Séries Temporelles
Formatage des données pour les RNNs.
Utilisation de couches Lambda pour des opérations personnalisées.
Implémentation d’un modèle LSTM pour la prévision de séries temporelles.
Semaine 4 : Application sur des Données du Monde Réel
Utilisation de convolutions et de LSTMs bidirectionnels.
Application des techniques sur un jeu de données réel.
Inscription & Admission
Certification Officielle
DeepLearn Academy propose une option unique pour les professionnels et étudiants possédant déjà une expérience significative en Intelligence Artificielle : la certification par passage d’examen direct. Cette modalité vous permet d’obtenir une reconnaissance officielle de vos compétences, attestée par une certification reconnue, sans devoir suivre un parcours de formation complet.
															Modalités de l'Examen
Format et Durée
Format : 50 questions à choix multiples (QCM).
Durée : 80 minutes.
Langues Disponibles
L’examen est proposé exclusivement en Anglais. Une compréhension technique de l’anglais est donc indispensable.
Modes de Passage
DeepLearn Academy offre une flexibilité unique pour valider votre expertise.
Candidat Libre (Examen Seul) : Cette option est idéale pour les professionnels expérimentés, les autodidactes et les étudiants avancés qui maîtrisent déjà les compétences couvertes par le programme. Elle permet de s’inscrire directement à l’examen pour obtenir une certification officielle sans suivre un parcours de formation complet, optimisant ainsi votre temps et votre budget.
Suite à une Formation Agréée : Pour les candidats souhaitant acquérir ou consolider leurs compétences avant de passer l’examen, nous proposons des parcours de formation complets qui préparent de manière exhaustive à la certification.
Résultats et Certification
Seuil de réussite : Un score minimum de 75% est requis pour obtenir la certification.
Communication des résultats : Les résultats préliminaires sont communiqués 1 semaine après la fin de l’examen.
Certificat : En cas de succès, vous recevrez un certificat numérique vérifiable, muni d’un identifiant unique. Il peut être facilement partagé sur votre CV, votre portfolio et des plateformes professionnelles comme LinkedIn.
Prérequis Recommandés
Bien qu’il n’y ait pas de prérequis stricts pour s’inscrire à l’examen en tant que candidat libre, une solide maîtrise des concepts suivants est fortement recommandée pour maximiser vos chances de succès :
Programmation : Expérience solide en Python, incluant la maîtrise des bibliothèques de manipulation de données comme NumPy et Pandas.
Mathématiques : Connaissances de base en algèbre linéaire (opérations sur les vecteurs et les matrices, ex: Ax=b), en calcul différentiel (gradients, ∇f) et en probabilités.
Machine Learning : Compréhension des concepts fondamentaux tels que la distinction entre apprentissage supervisé et non supervisé, les ensembles d’entraînement/validation/test, les fonctions de perte et le surapprentissage.