Mathématiques, systèmes de deep learning et accompagnement d'équipes — chaque programme publié avec son syllabus, ses heures et ses critères d'évaluation avant l'ouverture des inscriptions.
Trois parcours, chacun avec un objectif, un volume horaire et une évaluation définis.
Parcours recommandé :
Un parcours de dix semaines, cinq heures par semaine, centré sur l'algèbre linéaire, les probabilités et l'optimisation tels qu'ils interviennent réellement dans l'entraînement de modèles. L'enseignement passe par le code autant que par les démonstrations formelles.
Un parcours de vingt-quatre semaines couvrant les architectures de réseaux de neurones, les boucles d'entraînement, l'entraînement distribué, la quantisation et l'optimisation de l'inférence. Les étudiants travaillent sur un cluster partagé avec des budgets de temps délimités.
Un accompagnement de seize semaines pour les entreprises développant une pratique ML interne. Le contenu porte sur les standards de traitement des données, la méthodologie d'évaluation, la reproductibilité et la culture de revue.
Ce qui distingue nos programmes d'une plateforme MOOC classique.
Le contenu, les heures de contact et les critères d'évaluation sont disponibles avant l'ouverture des inscriptions. Vous savez exactement ce que vous allez travailler.
Les mathématiques et les concepts ML sont abordés à travers des implémentations réelles, pas uniquement par des démonstrations théoriques.
Chaque exercice soumis reçoit des commentaires personnalisés, pas une note automatique. L'encadrement reste humain.
Les étudiants du track Deep Learning travaillent sur une infrastructure réelle avec des contraintes de budget, comme dans un contexte professionnel.
Les cohortes suivent un calendrier structuré. Cela favorise la progression régulière et rend l'organisation de votre temps plus prévisible.
Les participants au cours de mathématiques peuvent reprendre une cohorte sans frais supplémentaires si le rythme s'avère trop soutenu. Cette politique est écrite clairement, pas dans les petites lignes.
Notre équipe répond aux questions sur le contenu, le rythme et l'adéquation avec votre profil. Aucun argumentaire commercial.
Réponses directes aux questions que nous recevons le plus souvent.
Cela dépend du programme. Le cours Mathématiques pour le ML est conçu pour des personnes ayant un niveau lycée en mathématiques, sans expérience ML préalable. Le Deep Learning Systems Track demande une bonne maîtrise de Python et des notions d'algèbre linéaire. Le Programme Organisationnel s'adresse à des équipes ayant déjà des projets ML actifs.
Oui, les programmes individuels (Mathématiques et Deep Learning) sont entièrement en ligne. Le Programme Organisationnel comprend dix ateliers en direct, qui peuvent se tenir en visioconférence ou dans vos locaux selon les arrangements convenus.
Les dates d'ouverture des cohortes sont publiées sur cette page et par e-mail aux personnes inscrites sur notre liste d'annonces. Contactez-nous pour connaître le calendrier des prochaines sessions.
L'évaluation varie selon le programme. En Mathématiques, des exercices hebdomadaires reçoivent des retours écrits. Dans le Track Deep Learning, l'évaluation repose sur trois projets d'ingénierie avec revue de code et un document de conception écrit pour chacun. Le rubric d'évaluation est publié avant les inscriptions.
Les tarifs sont CHF 145 pour Mathématiques pour le ML, CHF 530 pour le Deep Learning Systems Track, et CHF 950 pour le Programme Organisationnel. Les détails de paiement sont communiqués lors de l'inscription. Contactez-nous pour les arrangements spécifiques aux entreprises.
Oui. Vos données personnelles sont traitées conformément à la loi fédérale suisse sur la protection des données (LPD). Nous ne partageons pas vos informations avec des tiers à des fins commerciales. Consultez notre politique de confidentialité pour les détails.
Chemin de Mornex 21, 1003 Lausanne, Suisse