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Objectifs de la formation

Comprendre en profondeur le fonctionnement de PyTorch et de ses principaux modules

Savoir préparer, traiter et charger efficacement les données pour des projets de deep learning

Construire et entraîner des réseaux de neurones classiques et avancés (CNN, RNN, GAN...)

Optimiser les modèles et diagnostiquer les problèmes de surapprentissage/sous-apprentissage

Implémenter des workflows complets de deep learning sur des projets réels, du prototypage à la production

Exploiter GPU et accélérer ses calculs avec PyTorch

Gérer la sérialisation, le déploiement et l’industrialisation de modèles PyTorch

Acquérir les bonnes pratiques pour coder et documenter des projets PyTorch collaboratifs

Programme

Jour 1Introduction à PyTorch, Tensors & Manipulation de Données

Présentation de PyTorch, installation de l’environnement, différences avec d’autres frameworks. Création et manipulation des tensors, opérations de base, introduction à l'autograd. Prise en main de Torchvision et gestion des datasets.

Jour 2Réseaux de Neurones avec PyTorch : Fondamentaux et Personnalisation

Construction de réseaux via nn.Module et nn.Sequential. Initialisation, forward pass, backward pass manuel et automatique. Les couches standards (Linéaire, Convolutive, etc.). Customisation de modèles. Premiers entraînements supervisés (classification d'image).

Jour 3Débogage, Optimisation et Gestion des Expériences

Utilisation avancée de l'autograd pour le débogage. Gestion des erreurs courantes, visualisation des poids/activations. Optimisateurs (SGD, Adam, RMSProp). Utilisation des callbacks, early stopping, gestion des learning rates.

Jour 4Deep Learning Avancé : CNN, RNN, GAN et Transfert Learning

Implémentation avancée : réseaux convolutifs pour la vision, réseaux récurrents pour les séquences. Bases des GAN et cas d’usages. Transfert learning avec des modèles pré-entraînés (ResNet, BERT...). Introduction à PyTorch Lightning pour structurer ses projets.

Jour 5Mise en production, Déploiement et Bonnes Pratiques

Sérialisation et export de modèles. Intégration avec ONNX. Déploiement sur serveur/API, versioning des modèles. Optimisation GPU, batch processing, calcul distribué. Documentation, tests et collaboration en équipe sur des projets PyTorch réels.

Méthode d'évaluation

Etude de cas fil rouge (projet à réaliser à chaque fin de journée)
QCM d’évaluation intermédiaire
Présentation finale et soutenance orale d’un mini-projet

Méthode d'apprentissage

Cours interactifs avec nombreux exemples concrets
Ateliers pratiques guidés et exercices individuels
Correction collective et feedback personnalisé
Support de cours détaillé et badges de compétences

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Maîtriser PyTorch : Formation complète au Deep Learning pour Développeurs et Data Scientists

Objectifs de la formation

Programme

Méthode d'évaluation

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