Formation PyTorch Avancé - Maîtrisez le Deep Learning Pro

Formation d'expertise · Niveau minimum requis

7 500 € HT

  • 5 journées
  • présentiel
  • 10 personnes max.
Réf. : RBY415
10 personnes max.
7 500 € HT
Tarif intra-entreprise : à partir de 13 500 € HT pour tout le groupeTarif expertise : 1 500 € HT la journée, lié au niveau de difficulté
Présentiel et passage de certification sur devis
5 journées
présentiel

Ne laissez pas ce retard s'accumuler

Pourquoi cette formation est essentielle

  • Sans maîtrise PyTorch avancé, 70% des projets deep learning échouent en production par sur-optimisation ou latences excessives, multipliant coûts par 3 (jusqu'à 50k€/projet perdu).

  • Vos concurrents déploient GAN 2x plus vite, captant 40% parts marché IA.

  • Risque obsolescence : frameworks évoluent, sans update, productivité chute 50% en 6 mois.

  • Évitez retards clients, bugs coûteux (20h debug/semaine), et perte talents internes vers rivaux formés.

  • Investissez 35h pour ROI x10 en efficacité modélisation.

Allan BUSI, Formateur Learni · Expert IA
Allan BUSI

Formateur Learni · Expert IA

73%écart de productivité
×3coût de l'inaction
Drapeau de la FranceOrganisme de formation français
Formateurs en France · certifié QualiopiÉligible OPCO et FNE-FormationDevis sous 24 h

Ils nous font confiance — écoles, entreprises et groupes industriels

42 264 formations · 25 pays

  • CESI
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On propose des formations avec un ingénieur dédié

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Entreprises : Aptar, ArcelorMittal, Equans, Biocoop, Solocal, EDF, Photowatt, Ubisoft, Microsoft, Chronopost, RATP, Vanatome et Atos. Écoles partenaires : CESI, École IT, EFREI, EPSI, INGETIS, INSEEC, La Plateforme, My Digital School et Ynov.

Objectifs de la formation PyTorch Avancé

  • Implémenter architectures CNN et RNN avancées avec PyTorch
  • Optimiser hyperparamètres via techniques automatisées
  • Développer GAN et VAE pour génération de données
  • Maîtriser transfer learning sur datasets massifs
  • Déployer modèles en production avec TorchServe
  • Analyser performances et déboguer réseaux complexes
  • Créer pipelines end-to-end pour projets IA réels

Programme

Programme PyTorch Avancé : 5 modules sur 5 journées

Module 1 : Jour 1 : Architectures avancées PyTorch (CNN, RNN, outils TorchVision)

Plongez dans les CNN convolutifs et RNN récurrentes, configurez datasets avec DataLoader, entraînez premiers modèles sur cas concrets comme classification images, générez visualisations TensorBoard, produisez rapports de performance pour valider intuitions, vivez l'excitation de voir vos réseaux converger rapidement.

Module 2 : Jour 2 : Optimisation et transfer learning (méthodes AdamW, schedulers)

Fine-tunez modèles pré-entraînés ResNet sur vos données, appliquez learning rate schedulers, testez techniques d'augmentation, mesurez gains sur benchmarks réels, itérez via hyperparameter search avec Optuna, repartez avec scripts optimisés prêts pour production, boostez vos projets dès demain.

Module 3 : Jour 3 : GAN et VAE génératifs (torch.nn, distributions probabilistes)

Construisez GAN adversariaux pour synthétiser images réalistes, implémentez VAE variationnels avec KL-divergence, expérimentez sur datasets FashionMNIST, stabilisez entraînements via Wasserstein loss, générez livrables visuels époustouflants, maîtrisez l'art de la génération IA créative.

Module 4 : Jour 4 : Déploiement et scaling (TorchServe, ONNX, distributed training)

Convertissez modèles en ONNX pour interopérabilité, déployez via TorchServe sur serveurs, scalez avec DataParallel sur GPU multi, testez latences réelles, intégrez APIs Flask pour apps web, produisez conteneurs Docker déployables, passez sans accroc de labo à prod.

Module 5 : Jour 5 : Projets avancés et optimisation (profiling, quantization)

Développez projet capstone end-to-end sur défi client réel, profilez avec Torch Profiler pour bottlenecks, appliquez quantization INT8, benchmarkez accélérations x2-3, présentez portfolio certifiant, consolidez compétences via peer-review, repartez expert prêt à conquérir l'industrie IA.

Comment sont évalués les acquis en PyTorch Avancé

  • Quiz pratiques quotidiens
  • Projet final avec soutenance
  • Portfolio de livrables

Méthode pédagogique de la formation PyTorch Avancé

  • Hands-on intensif 80% pratique
  • Cas réels d'entreprises
  • Feedback experts en temps réel

Modalités d'accès à la formation PyTorch Avancé

La formation Formation PyTorch Avancé - Maîtrisez le Deep Learning Pro est délivrée en présentiel ou distanciel (blended-learning, classe virtuelle, présentiel à distance). Chez Learni, organisme de formation certifié Qualiopi, chaque parcours est conçu pour maximiser l'acquisition de compétences, quel que soit le mode de formation choisi.

Le formateur alterne entre méthode démonstrative, interrogative et active (via des travaux pratiques et/ou des mises en situation). Cette approche pédagogique garantit un apprentissage concret et directement applicable en entreprise.

Moyens pédagogiques requis

Pour le bon déroulement de la formation Formation PyTorch Avancé - Maîtrisez le Deep Learning Pro, les moyens pédagogiques suivants sont nécessaires :

  • Ordinateurs Mac ou PC, connexion internet haut débit fibre, tableau blanc ou paperboard, vidéoprojecteur ou écran tactile interactif (pour les sessions en distanciel)
  • Environnements de formation installés sur les postes de travail ou accessibles en ligne
  • Supports de cours, exercices pratiques et ressources complémentaires
  • Accès post-formation aux supports et ressources pédagogiques

En cas de formation intra-entreprise sur site externe à Learni, le client s'assure et s'engage à disposer de toutes les ressources matérielles pédagogiques nécessaires (équipements informatiques, connexion internet…) au bon déroulement de l'action de formation conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation communiqué.

* nous consulter pour la faisabilité en distanciel** ratio variable selon la formation suivie

Modalités d'évaluation des acquis

L'évaluation des compétences acquises lors de la formation Formation PyTorch Avancé - Maîtrisez le Deep Learning Pro s'effectue à travers :

  • En cours de formation : études de cas, travaux pratiques et mises en situation professionnelle
  • En fin de formation : questionnaire d'auto-évaluation et évaluation des acquis par le formateur
  • Après la formation : attestation de fin de formation détaillant les compétences acquises

Accessibilité de la formation

Learni s'engage pour l'accessibilité de ses formations professionnelles. Toutes nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap. Nos équipes sont à votre disposition pour adapter les modalités pédagogiques à vos besoins spécifiques. N'hésitez pas à nous contacter pour toute demande d'aménagement.

Modalités et délais d'accès à la formation

Les formations Learni sont disponibles en inter-entreprise et intra-entreprise, en présentiel comme en distanciel. Les inscriptions sont possibles jusqu'à 48 heures ouvrées avant le début de la formation. Nos formations sont éligibles aux financements OPCO, France Travail, FNE-Formation et CSP (contrat de sécurisation professionnelle). Contactez-nous pour étudier ensemble votre projet de formation et les possibilités de prise en charge.

L'histoire de Learni

Fondée par des passionnés de l'apprentissage et de l'innovation, Learni s'est donnée pour mission de rendre la formation professionnelle accessible à tous, partout dans le monde. Notre équipe intervient dans les plus grandes métropoles — Paris, Lyon, Marseille — mais aussi à l'international, pour accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.

Témoignages

Ce qu'ils disent
de nous.

★★★★★ Avis Google
★★★★★

« Learni a co-conçu notre programme IA pour 200 collaborateurs. Sélection rigoureuse, intervenants experts et accompagnement post-formation. Résultat : 92 % des apprenants ont mis en application en moins de 30 jours, et un ROI mesuré à +180 % sur le premier semestre. »

Julien Bianco
Julien BiancoDirectrice Formation
★★★★★

« Nous avons confié à Learni la création de notre nouveau cycle. Allan sélectionne désormais nos formateurs : contenus pertinents et fort engagement. Apprenants très satisfaits et offre éducative renforcée. »

Thibaut Aimé
Thibaut AiméDirecteur Général
★★★★★

« En tant que Responsable pédagogique, j'ai été conquis par la réactivité et le professionnalisme de Learni : sélection rigoureuse des formateurs, suivi exemplaire et impact concret sur nos cohortes. »

Arnaud Paradis
Arnaud ParadisResponsable pédagogique
Notre méthode

Comment Learni garantit la qualité de votre formation PyTorch Avancé

Avant, pendant, après : on cadre, on présente le formateur, on adapte le contenu et on mesure l'impact. Vous gardez la main du début à la fin.

Étape 1

Sélection rigoureuse du formateur

Chaque formateur est validé sur trois critères : expertise métier en exercice, pédagogie éprouvée et alignement avec votre secteur.

  • Triple validation : technique, pédagogique, sectorielle.
  • Note minimale 4,8/5 sur les 12 dernières sessions.
Étape 2

Vous rencontrez le formateur avant

Visio de 30 minutes entre vous et le formateur retenu pour valider l'alignement, ajuster le contenu et lever les derniers doutes.

  • Briefing live des objectifs et du contexte d'équipe.
  • Veto possible — on remplace gratuitement si besoin.
Étape 3

Contenu adapté à votre contexte

Pas de slides recyclées. Le syllabus est retravaillé à partir de vos cas réels : outils, contraintes, vocabulaire, projets en cours.

  • Cas pratiques issus de votre stack et de vos projets.
  • Programme co-écrit puis validé par votre équipe.
Étape 4

Suivi qualité continu

Évaluations à chaud, à 30/90/180 jours et plan de consolidation. Si la formation n'a pas l'impact prévu, on retravaille.

  • NPS, quiz d'acquis et auto-évaluation des compétences.
  • Engagement satisfaction : 100 % satisfait ou refonte gratuite.

Une promesse simple : vous ne payez pas pour découvrir le formateur le jour J. Tout est validé en amont, par vous.

Un enfant sur le chemin de l'école avec son cartable
Engagement solidaire

Un kit scolaire offert à un enfant pour chaque formation réservée

Pour lutter contre les inégalités d'accès à l'éducation, Learni offre un kit scolaire complet à un enfant dans le besoin pour chaque formation réservée. Vous montez en compétence, un enfant prend le chemin de l'école.

  • Cartable, cahiers et fournitures essentielles
  • Distribué via nos associations partenaires
  • Inclus, sans surcoût pour vous
M'inscrire et offrir un kit
FAQ

Questions fréquentes sur PyTorch Avancé

Quels outils utilise-t-on pendant la formation PyTorch Avancé ?+
Les travaux pratiques s'appuient sur CNN, RNN, outils TorchVision, méthodes AdamW, schedulers et torch.nn. Ces outils sont ceux du programme PyTorch Avancé, dispensé en présentiel sur 5 journées, pour que les participants s'entraînent sur la pile qu'ils utiliseront au travail.
Que sait-on faire à l'issue de la formation PyTorch Avancé ?+
Les participants savent implémenter architectures CNN et RNN avancées avec PyTorch, optimiser hyperparamètres via techniques automatisées et développer GAN et VAE pour génération de données. Ce sont les objectifs annoncés du parcours PyTorch Avancé de niveau Avancée, vérifiés par l'évaluation de fin de session.
Que contient le programme de la formation PyTorch Avancé ?+
Jour 1 : Jour 1 : Architectures avancées PyTorch (CNN, RNN, outils TorchVision). Jour 2 : Jour 2 : Optimisation et transfer learning (méthodes AdamW, schedulers). Jour 3 : Jour 3 : GAN et VAE génératifs (torch.nn, distributions probabilistes). Jour 4 : Jour 4 : Déploiement et scaling (TorchServe, ONNX, distributed training). Jour 5 : Jour 5 : Projets avancés et optimisation (profiling, quantization). Le parcours PyTorch Avancé se déroule sur 5 journées, en présentiel.
Comment les acquis de la formation PyTorch Avancé sont-ils évalués ?+
L'évaluation repose sur quiz pratiques quotidiens, projet final avec soutenance et portfolio de livrables. Learni remet une attestation de fin de formation accompagnée du bilan individuel à l'issue du parcours PyTorch Avancé, de quoi justifier le résultat auprès d'un service formation.
Quel est le prix de la formation PyTorch Avancé ?+
La formation PyTorch Avancé coûte 7 500 € HT par participant. En intra-entreprise, le forfait démarre à 13 500 € HT pour tout le groupe, jusqu'à 8 personnes. Le devis détaillé, envoyé sous 24 h, ajuste le montant au format et à l'adaptation du programme à votre contexte.
Quelle est la durée de la formation PyTorch Avancé ?+
5 journées, en présentiel. Un découpage en demi-journées étalées sur plusieurs semaines est possible pour ne pas désorganiser l'équipe.
La formation PyTorch Avancé est-elle finançable ?+
Oui. Learni est certifié Qualiopi (NDA 11 77 08678 77), ce qui rend la formation PyTorch Avancé éligible aux financements OPCO, au dispositif FNE-Formation, à France Travail, au CSP pour les salariés licenciés pour motif économique et au financement direct par l'entreprise.
Faut-il des prérequis pour suivre la formation PyTorch Avancé ?+
Maîtrise Python, bases PyTorch, expérience deep learning et modélisation neuronale.
Une attestation est-elle délivrée à la fin de la formation PyTorch Avancé ?+
Oui. Une attestation de fin de formation Learni est délivrée, accompagnée du bilan individuel d'évaluation. Learni est certifié Qualiopi et prépare le cas échéant à une certification tierce, qu'il ne délivre pas lui-même.
Learni fournit-il le matériel pour la formation PyTorch Avancé ?+
Non. Un ordinateur et une connexion internet stable sont requis pour chaque participant. Learni assure la plateforme pédagogique, le formateur et l'ensemble des supports de cours.
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30 minutes avec un conseiller formation. Sans engagement. Sans argumentaire commercial maquillé en démo.

Réponse sous 24 h · Qualiopi · OPCO
Présentiel & distanciel

Formation PyTorch Avancé dans votre ville

Disponible en présentiel et à distance. Choisissez votre ville pour accéder au centre de formation local.

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