La formation est-elle certifiée Qualiopi ?

Oui, Learni est un organisme certifié Qualiopi. Cette certification garantit la qualité de nos formations et permet leur prise en charge par les OPCO et autres dispositifs de financement.

Comment financer ma formation ?

Nos formations sont éligibles aux financements OPCO. Learni vous accompagne dans les démarches de prise en charge. Un devis personnalisé est disponible sur demande.

Quels sont les prérequis pour cette formation ?

Les prérequis pour la formation Formation PyTorch Expert - Maîtrisez Deep Learning Avancé sont : Maîtrise Python avancée, PyTorch intermédiaire, Deep Learning fondamental, programmation GPU CUDA.. Un entretien préalable permet de valider votre éligibilité.

La formation est-elle disponible en présentiel ?

Oui, la formation Formation PyTorch Expert - Maîtrisez Deep Learning Avancé est disponible en distanciel. Le format peut être adapté à vos besoins (inter, intra, sur-mesure).

Formation PyTorch Expert - Maîtrisez Deep Learni... | Learni

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 telles que Paris, Lyon, Marseille, mais aussi à l'international, afin d'accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.

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Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation PyTorch Expert - Maîtrisez Deep Learning Avancé est délivrée en présentiel ou distanciel (blended-learning, e-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 mis en œuvre

Pour garantir la qualité de la formation Formation PyTorch Expert - Maîtrisez Deep Learning Avancé, Learni met à disposition les moyens pédagogiques suivants :

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 Expert - Maîtrisez Deep Learning Avancé 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.

Objectifs de la formation

Développer architectures neuronales personnalisées avec PyTorch.

Optimiser performances via TorchScript et DistributedDataParallel.

Gérer datasets massifs avec DataLoaders avancés et augmentations.

Fine-tuner modèles pré-entraînés comme Vision Transformers.

Implémenter GANs et RL pour applications complexes.

Déployer modèles en production avec TorchServe et ONNX.

Déboguer et profiler entraînements à grande échelle.

Programme de la formation

Module 1Jour 1 : Architectures avancées PyTorch : Custom modules, GANs, Transformers (exercices, notebooks livrables)

Créez modules personnalisés ultra-efficaces, implémentez GANs génératifs sur datasets réels comme CelebA pour images réalistes, configurez Transformers avec self-attention pour tâches NLP, testez sur GPU avec validation croisée, optimisez hyperparamètres en live, repartez avec codes sources prêts, boostez vos projets dès demain.

Module 2Jour 2 : Optimisation et scaling PyTorch : TorchScript, DDP, CUDA (benchmarks, profiling livrables)

Accélérez entraînements x10 via TorchScript et JIT compilation, déployez DistributedDataParallel sur multi-GPU, profilez bottlenecks avec Torch Profiler sur datasets ImageNet, appliquez mixed precision pour économies mémoire 50%, simulez scaling cloud AWS, générez rapports perf automatisés, transformez vos modèles lents en champions rapides.

Module 3Jour 3 : Déploiement et projets PyTorch : TorchServe, ONNX, fine-tuning (projet final livrable)

Fine-tunez BERT-like models sur corpus custom, exportez vers ONNX pour interopérabilité, déployez APIs scalables avec TorchServe sur Docker, intégrez monitoring Prometheus, réalisez projet capstone sur détection anomalies réelles, validez en conditions prod, obtenez certificats et repo Git prêt pour portfolio pro.