Trois parcours · Trois niveaux
Contenu, prérequis et tarifs de chaque parcours
La charge horaire et les prérequis apparaissent avant toute description de contenu ou de tarif. Chaque section est organisée dans cet ordre.
Retour à l'accueilMéthodologie
Comment les parcours sont structurés
Chaque parcours suit une logique de terrasses descendantes. Les concepts présentés en semaine 3 s'appuient sur ce qui a été posé en semaine 1 et 2. Aucun saut n'est supposé implicitement acquis.
Les travaux pratiques sont conçus pour produire des erreurs utiles. Déboguer un réseau dont les gradients s'annulent est un exercice pédagogique plus dense que faire tourner un exemple qui fonctionne du premier coup.
- Implémentation sans bibliothèque avant introduction des frameworks
- Exercice de vérification des prérequis avant validation d'inscription aux niveaux 02 et 03
- Soutenance orale pour les deux niveaux avancés
- Auto-évaluation de dix questions avec réponses publiées pour choisir son niveau d'entrée
Auto-évaluation d'entrée
Dix questions avec réponses publiées. Si vous répondez correctement à 8 ou plus : entrée directe au parcours 02. De 4 à 7 : parcours 01 recommandé. Moins de 4 : commencer par les bases du côté de vos mathématiques avant de vous inscrire.
Les 7 questions restantes sont disponibles en écrivant à [email protected].
8 semaines
Parcours Préparation Programmation et Mathématiques
Un parcours pour les adultes dont les mathématiques sont restées en sommeil depuis l'école et qui veulent étudier le machine learning. Aucune connaissance préalable en programmation n'est nécessaire.
Sujets couverts
- Structures de données Python
- NumPy : vecteurs et matrices
- Dérivées et règle de dérivation en chaîne
- Distributions de probabilité
- Régression linéaire implémentée sans bibliothèque
Inclus
- Deux séances en direct par semaine
- Enregistrements accessibles pendant toute la durée
- Exercices hebdomadaires avec corrections détaillées
- Forum modéré par l'équipe pédagogique
- Attestation de complétion listant les thèmes couverts
- Fenêtre d'abandon sans frais jusqu'à la fin de la semaine 2
18 semaines
Parcours Deep Learning Pratique
Un parcours axé sur l'implémentation, l'entraînement et le débogage de réseaux de neurones. La rétropropagation est écrite à la main avant d'introduire PyTorch.
Sujets couverts
- Rétropropagation à la main
- Internes de PyTorch
- Architectures convolutives et récurrentes
- Transformeurs, tokenisation, fine-tuning
- Lecture de courbes de perte et localisation de bugs
Inclus
- Revue de code hebdomadaire par un instructeur
- Crédits de calcul inclus
- 4 travaux notés avec retours écrits
- Un projet de synthèse avec soutenance orale
- Retours écrits sur chaque soumission
22 semaines
Intensif Systèmes Appliqués
Pour les développeurs qui intégreront des modèles dans des produits réels. Les participants construisent un service complet sur le cluster partagé et le défendent oralement.
Sujets couverts
- Pipelines d'entraînement reproductibles
- Suivi des expériences et versionnage de données
- Serving conteneurisé, latence et budget de coût
- Monitoring de dérive, harnais d'évaluation
- Revue red-team du comportement du modèle
- Documentation technique pour mainteneurs
Inclus
- Accès au cluster partagé
- 4 revues d'architecture avec instructeur
- Exercices de simulation d'incident
- Soutenance orale de l'architecture du service
- Attestation de complétion décrivant ce qui a été construit
Choisir son parcours
Tableau comparatif des trois niveaux
Ce tableau aide à identifier le point d'entrée adapté à votre situation actuelle.
| Caractéristique | Parcours 01 | Parcours 02 | Parcours 03 |
|---|---|---|---|
| Durée | 8 semaines | 18 semaines | 22 semaines |
| Heures / semaine | 5 – 6 | 10 – 12 | 12 – 15 |
| Tarif | CHF 175 | CHF 640 | CHF 985 |
| Séances en direct | |||
| Revue de code | — | ||
| Crédits de calcul | — | (cluster) | |
| Soutenance orale | — | ||
| Simulation d'incident | — | — | |
| Meilleur pour | Début complet en mathématiques et Python | Construire et déboguer des réseaux de neurones | Déployer des modèles dans des produits réels |
Standards partagés
Ce qui s'applique à tous les parcours
Protection des données LPD
Les données personnelles sont traitées selon la Loi fédérale sur la protection des données suisse. Aucun accès tiers sans motif déclaré.
Enregistrements dans les 24h
Toutes les séances en direct sont disponibles en enregistrement dans les vingt-quatre heures. Accessibles pendant toute la durée du parcours.
Retours individuels écrits
Chaque devoir ou projet reçoit un commentaire écrit par un membre de l'équipe pédagogique dans les sept jours ouvrés.
Groupes de 15 à 25
La taille des groupes est limitée pour permettre des retours individuels de qualité. Aucune session ne dépasse vingt-cinq inscrits.
Forum à modération humaine
Le forum de questions entre participants est modéré par un instructeur. Les erreurs dans les réponses entre participants sont corrigées.
Enseignement entièrement en français
Séances, supports, exercices et corrections sont en français. La terminologie technique anglaise est expliquée à sa première apparition.
Tarifs
Tarif de chaque parcours
Parcours 01
Préparation
8 semaines · 5–6 h/semaine
- Séances en direct (2/semaine)
- Enregistrements
- Exercices corrigés
- Forum modéré
- Fenêtre d'abandon semaine 2
Parcours 02
Deep Learning
18 semaines · 10–12 h/semaine
- Revue de code hebdomadaire
- Crédits de calcul inclus
- 4 travaux notés
- Projet de synthèse + soutenance
- Retours écrits individuels
Parcours 03
Systèmes Appliqués
22 semaines · 12–15 h/semaine
- Accès cluster partagé
- 4 revues d'architecture
- Simulation d'incident
- Soutenance + attestation détaillée
- Revue red-team
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