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

5 500 € HT

  • 5 journées
  • présentiel
  • 8 personnes max.
Réf. : BZB578
8 personnes max.
5 500 € HT
Tarif intra-entreprise : à partir de 9 900 € HT pour tout le groupe
Présentiel et passage de certification sur devis
5 journées
présentiel

Ne laissez pas ce retard s'accumuler

Pourquoi cette formation est essentielle

  • Sans maîtrise de PyTorch, vos modèles de deep learning restent inefficaces, avec des itérations interminables et des performances médiocres.

  • Les entreprises perdent en moyenne 120 000 € par projet à cause d'erreurs d'optimisation, tandis que 70 % des initiatives IA échouent faute de compétences avancées en frameworks comme PyTorch.

  • Ce retard menace la compétitivité de votre équipe et bloque les promotions des data scientists, exposant l'entreprise à des pertes de parts de marché estimées à 25 % annuels.

  • Chaque mois sans expertise PyTorch creuse l'écart avec les leaders du secteur.

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

  • 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

Programme PyTorch : 5 modules sur 5 journées

Module 1 : Introduction 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.

Module 2 : Réseaux 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).

Module 3 : Débogage, 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.

Module 4 : Deep 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.

Module 5 : Mise 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.

Comment sont évalués les acquis en PyTorch

  • 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 pédagogique de la formation PyTorch

  • 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

Modalités d'accès à la formation PyTorch

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

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

Que sait-on faire à l'issue de la formation Maîtriser PyTorch ?+
Les participants savent 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 et construire et entraîner des réseaux de neurones classiques et avancés (CNN, RNN, GAN...). Ce sont les objectifs annoncés du parcours Maîtriser PyTorch de niveau Intermédiaire, vérifiés par l'évaluation de fin de session.
Que contient le programme de la formation Maîtriser PyTorch ?+
Jour 1 : Introduction à PyTorch, Tensors & Manipulation de Données. Jour 2 : Réseaux de Neurones avec PyTorch : Fondamentaux et Personnalisation. Jour 3 : Débogage, Optimisation et Gestion des Expériences. Jour 4 : Deep Learning Avancé : CNN, RNN, GAN et Transfert Learning. Jour 5 : Mise en production, Déploiement et Bonnes Pratiques. Le parcours Maîtriser PyTorch se déroule sur 5 journées, en présentiel.
Comment les acquis de la formation Maîtriser PyTorch sont-ils évalués ?+
L'évaluation repose sur etude de cas fil rouge (projet à réaliser à chaque fin de journée), QCM d’évaluation intermédiaire et présentation finale et soutenance orale d’un mini-projet. Learni remet une attestation de fin de formation accompagnée du bilan individuel à l'issue du parcours Maîtriser PyTorch, de quoi justifier le résultat auprès d'un service formation.
Quel est le prix de la formation Maîtriser PyTorch ?+
La formation Maîtriser PyTorch coûte 5 500 € HT par participant. En intra-entreprise, le forfait démarre à 9 900 € 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 Maîtriser PyTorch ?+
5 journées, en présentiel. Un découpage en demi-journées étalées sur plusieurs semaines est possible pour ne pas désorganiser l'équipe.
La formation Maîtriser PyTorch est-elle finançable ?+
Oui. Learni est certifié Qualiopi (NDA 11 77 08678 77), ce qui rend la formation Maîtriser PyTorch 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 Maîtriser PyTorch ?+
Connaissances en Python et bases du machine learning.
Une attestation est-elle délivrée à la fin de la formation Maîtriser PyTorch ?+
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 Maîtriser PyTorch ?+
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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Réponse sous 24 h · Qualiopi · OPCO
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