Cours et formations

Plateforme : course.fast.ai
Durée      : ~7 semaines
Niveau     : Débutant (avec bases Python)
Langue     : Anglais

Points forts :
├── Approche top-down (pratique d'abord)
├── Résultats rapides
├── Communauté active
├── Mise à jour régulière
└── Gratuit

Idéal pour : Débuter le Deep Learning rapidement

Plateforme : developers.google.com/machine-learning
Durée      : ~15 heures
Niveau     : Débutant
Langue     : Anglais (sous-titres FR)

Points forts :
├── Introduction solide
├── Exercices interactifs
├── TensorFlow Playground
└── Par Google

Idéal pour : Première approche du ML

Plateforme : Coursera
Durée      : ~60 heures
Niveau     : Débutant à Intermédiaire
Langue     : Anglais (sous-titres FR)

Points forts :
├── LA référence historique
├── Fondements mathématiques
├── Par un pionnier du domaine
└── Très pédagogique

Idéal pour : Bases solides en ML

Plateforme : Coursera
Durée      : ~5 mois
Niveau     : Intermédiaire
Coût       : Gratuit (audit) / Payant (certificat)

5 cours :
1. Neural Networks and Deep Learning
2. Improving Deep Neural Networks
3. Structuring ML Projects
4. Convolutional Neural Networks
5. Sequence Models

Idéal pour : Formation complète en DL

Plateforme : introtodeeplearning.com
Durée      : ~10 heures
Niveau     : Intermédiaire
Langue     : Anglais

Points forts :
├── Cours du MIT
├── Labs pratiques
├── Contenu à jour
└── Gratuit

Idéal pour : Perspective académique

URL : cs229.stanford.edu
Contenu disponible :
├── Notes de cours complètes
├── Problem sets
├── Vidéos (certaines années)
└── Examens

Niveau : Intermédiaire à Avancé
Focus  : Théorie mathématique du ML

URL : cs231n.stanford.edu
Contenu disponible :
├── Notes détaillées
├── Assignments pratiques
├── Vidéos YouTube
└── Slides

Niveau : Intermédiaire
Focus  : CNN et Vision par ordinateur

URL : web.stanford.edu/class/cs224n
Contenu disponible :
├── Notes et slides
├── Assignments (Transformers, etc.)
├── Vidéos YouTube
└── Projets étudiants

Niveau : Intermédiaire à Avancé
Focus  : NLP moderne et LLM

URL : web.stanford.edu/class/cs234
Contenu disponible :
├── Slides
├── Assignments
├── Vidéos (certaines années)

Niveau : Avancé
Focus  : Apprentissage par renforcement

Plateforme : huggingface.co/course
Durée      : ~20 heures
Niveau     : Intermédiaire
Langue     : Anglais

Chapitres :
1. Transformers (bases)
2. Using Transformers
3. Fine-tuning
4. Sharing Models
5. Tokenizers
6. NLP Tasks

Idéal pour : Maîtriser Hugging Face

Plateforme : fullstackdeeplearning.com
Durée      : ~25 heures
Niveau     : Intermédiaire
Langue     : Anglais

Contenu :
├── Prompt engineering
├── LLM APIs
├── Augmented LLMs (RAG)
├── UX for LLMs
└── Deployment

Idéal pour : Applications LLM en production

Coût   : ~300$
Durée  : 3 heures
Niveau : Intermédiaire

Domaines :
├── Data Engineering (20%)
├── Exploratory Data Analysis (24%)
├── Modeling (36%)
└── ML Implementation (20%)

Préparation : ~2-3 mois

Coût   : ~200$
Durée  : 2 heures
Niveau : Intermédiaire à Avancé

Domaines :
├── Framing ML problems
├── ML solution architecture
├── Data preparation
├── Model development
├── ML pipeline automation
└── Solution monitoring

Préparation : ~3 mois

Coût   : ~165$
Durée  : Variable
Niveau : Intermédiaire

Focus :
├── Azure AI services
├── Computer Vision
├── NLP
├── Conversational AI
└── Knowledge Mining

Préparation : ~2 mois

Coût   : ~100$
Durée  : 5 heures
Niveau : Intermédiaire

Évalue :
├── Building models
├── Image classification
├── NLP
├── Time series

Préparation : Coursera TensorFlow specialization

Plateformes : learn.nvidia.com

Certifications :
├── Fundamentals of Deep Learning
├── Building RAG Agents
├── Generative AI with Diffusion Models
└── etc.

Coût : Variable (50-500$)
Format : Labs pratiques sur GPU

MOIS 1-2 : Fondations Python
├── Python basics
├── NumPy, Pandas
├── Matplotlib, Seaborn
└── Ressource : DataCamp ou Codecademy

MOIS 3-4 : ML Fondamentaux
├── Google ML Crash Course
├── Andrew Ng ML (Coursera)
└── Pratique : Kaggle Learn

MOIS 5-6 : Deep Learning
├── fast.ai Part 1
├── Deep Learning Specialization (cours 1-3)
└── Projets personnels

MOIS 7-8 : Spécialisation
├── Choisir : Vision, NLP, ou Time Series
├── Cours spécialisé correspondant
└── Compétitions Kaggle

MOIS 9+ : Portfolio et emploi
├── 3-5 projets solides
├── Contributions open source
└── Certification cloud (optionnel)

PHASE 1 : Bases solides
├── CS229 (Stanford ML)
├── Mathematics for ML (Coursera)
└── Deep Learning Specialization

PHASE 2 : Spécialisation technique
├── CS231n (Vision) ou CS224n (NLP)
├── Hugging Face Course
└── MLOps specialization

PHASE 3 : Production
├── Full Stack Deep Learning
├── Made With ML (MLOps)
└── Certification cloud

PHASE 4 : Avancé
├── Papers récents
├── Contributions open source
└── Projets de recherche

FONDATIONS :
├── Mathématiques avancées
├── CS229, CS231n, CS224n
└── Lecture de papers

RECHERCHE :
├── Suivre les conférences (NeurIPS, ICML, ICLR)
├── Reproduire des papers
├── Groupe de lecture

PUBLICATION :
├── Identifier un problème
├── Expérimentations
├── Rédaction et soumission

COMMUNAUTÉ :
├── Conférences et workshops
├── Collaborations
└── Mentorat

GRATUIT ET EXCELLENT :
├── fast.ai (DL pratique)
├── Google ML Crash Course (intro)
├── Stanford CS229/231n/224n (académique)
├── Hugging Face Course (NLP)
└── Deep Learning Specialization (Coursera audit)

CERTIFICATIONS RECOMMANDÉES :
├── TensorFlow Developer (~100$)
├── AWS ML Specialty (~300$)
├── Google Cloud ML Engineer (~200$)
└── Azure AI Engineer (~165$)

PARCOURS SUGGÉRÉ :
1. Python + NumPy/Pandas
2. ML fondamentaux (Ng ou Google)
3. Deep Learning (fast.ai)
4. Spécialisation (Vision/NLP/etc.)
5. MLOps et production
6. Certification (optionnel)

DURÉE TYPIQUE :
Débutant → Job-ready : 6-12 mois