Loading...
Please wait a moment
Founded by passionate advocates of learning and innovation, Learni set out to make professional training accessible to everyone, everywhere in the world. Our team works in the largest cities such as Paris, Lyon, Marseille, and internationally, to support talents and organizations in their skills development.
Which format do you prefer?
30 free minutes with a training advisor — no commitment.
Loading available slots...
Professional Training training in Memphis in October 2026 with Learni. Certified, expert trainers, eligible for employer funding. Free quote.
Discover step-by-step methods to master bookkeeping and accounting fundamentals in April 2026. Explore online courses, tools, practice tips, and future trends like AI integration for aspiring professionals.
Explore the evolving role of artificial intelligence in crafting tailored educational journeys, with projections for groundbreaking advancements by April 2026.
Discover comprehensive Tailwind CSS training essentials for web developers. Learn utility-first styling, best practices, and future trends shaping web design in April 2026.
Don't let this gap widen
Sans maîtrise de l’optimisation et du déploiement TensorFlow Enterprise, vos modèles ML surconsomment 40 % de ressources cloud inutiles, générant des surcoûts annuels moyens de 150 000 € par équipe.
75 % des projets machine learning échouent en production faute de déploiement robuste, entraînant des downtimes critiques et des pertes de revenus estimées à 500 000 € par incident majeur.
Votre entreprise perd alors sa compétitivité face aux concurrents agiles, tandis que votre carrière stagne face à des échecs récurrents.
Chaque trimestre sans expertise amplifie ces risques, compromettant l’industrialisation à l’échelle.
The Maîtriser TensorFlow Enterprise : Optimisation et Déploiement pour l’Entreprise training is delivered in-person or remotely (blended-learning, e-learning, virtual classroom, remote in-person). At Learni, a Qualiopi-certified training organization, each program is designed to maximize skills acquisition, regardless of the training mode chosen.
The trainer alternates between demonstrative, interrogative, and active methods (through practical exercises and/or real-world scenarios). This pedagogical approach ensures concrete and directly applicable learning in the workplace.
To ensure the quality of the Maîtriser TensorFlow Enterprise : Optimisation et Déploiement pour l’Entreprise training, Learni provides the following teaching resources:
For in-house training at a location external to Learni, the client ensures and commits to having all necessary teaching materials (IT equipment, internet connection...) for the proper conduct of the training action in accordance with the prerequisites indicated in the communicated training program.
The assessment of skills acquired during the Maîtriser TensorFlow Enterprise : Optimisation et Déploiement pour l’Entreprise training is carried out through:
Learni is committed to the accessibility of its professional training programs. All our training programs are accessible to people with disabilities. Our teams are available to adapt teaching methods to your specific needs. Do not hesitate to contact us for any accommodation request.
Learni training programs are available for inter-company and intra-company settings, both in-person and remote. Registration is possible up to 48 business hours before the start of training. Our programs are eligible for OPCO, Pôle emploi, and FNE-Formation funding. Contact us to discuss your training project and funding possibilities.
Présentation de TensorFlow Enterprise, comparaison avec la version open-source, cas d’usages en entreprise, compréhension des garanties de support longue durée, installation, intégration avec Google Cloud, gestion avancée des environnements Python, et découverte des outils complémentaires pour la production.
Techniques de tuning et d’optimisation des modèles pour une exécution sur GPU/TPU, gestion avancée de la mémoire et du parallélisme, monitoring des performances, profiling des modèles au sein de TensorBoard Enterprise, mises à jour de sécurité, gestion des dépendances.
Automatisation du déploiement des modèles avec TensorFlow Serving, maîtriser AI Platform, construction de pipelines de déploiement (CI/CD) pour l’IA, gestion des versions de modèles, A/B testing, déploiement multi-environnements (staging, production), tout en respectant les normes de sécurité et RGPD.
Sécurisation des données d’apprentissage et des endpoints, mécanismes d’authentification et d’autorisation sur le cloud, gestion des modèles sensibles, contrôle des accès, monitoring proactif, troubleshooting avancé avec logging, alerting et rollback, intégration avec CI/CD DevOps.
Définir et automatiser les workflows MLOps avec TensorFlow Enterprise, gestion collaborative des modèles, maintenance évolutive, monitoring du drift de données, documentation automatisée et audit des modèles, démonstrations de cas réels, conseils d’experts sur la migration et l’industrialisation à l’échelle.
Target audience
Data scientists, ingénieurs machine learning, architectes cloud, responsables techniques souhaitant industrialiser le machine learning avec TensorFlow à l’échelle de l’entreprise
Prerequisites
Maîtrise de Python, expérience en machine learning et connaissance des principes fondamentaux de TensorFlow Standard
Loading...
Please wait a moment





























