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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.
Ne laissez pas ce retard s'accumuler
Sans maîtrise intermédiaire de PyTorch, 70% des data scientists peinent à scaler leurs modèles, entraînant des pertes de productivité estimées à 25% selon Gartner.
Les entreprises risquent des retards de déploiement IA, avec 40% des projets ML échouant en production faute d'optimisation, coûtant jusqu'à 500k€ par initiative ratée (Forrester).
Votre carrière stagne face à la demande croissante : 85% des offres ML exigent PyTorch avancé.
Investissez dans cette formation certifiante pour éviter l'obsolescence, sécuriser promotions et ROI entreprise dès aujourd'hui.
Découvrez les tensors multidimensionnels et opérations vectorisées dans PyTorch, en pratiquant autograd pour le calcul automatique des gradients sur des exemples concrets comme la régression linéaire. Construisez vos premiers modules nn.Module personnalisés, testez-les avec des loss functions standards, et déboguez via TensorBoard. Appliquez ces bases à un dataset MNIST simplifié, produisant un modèle entraîné et visualisé, avec retours individualisés du formateur pour consolider vos compétences professionnelles en deep learning.
Plongez dans les réseaux convolutifs avec Conv2D et pooling layers en PyTorch, en implémentant ResNet via torchvision pour du transfer learning rapide. Augmentez vos datasets avec transforms et albumentations, entraînez sur CIFAR-10 ou images médicales personnalisées, en surveillant l'overfitting via early stopping. Produisez des métriques précises comme accuracy et F1-score, exportez les poids optimisés, et discutez cas d'usage entreprise, renforçant votre maîtrise des outils PyTorch pour la vision par ordinateur en contexte professionnel.
Explorez les RNN et LSTM pour le traitement séquentiel, en codant des modèles prédictifs sur textes IMDb ou séries temporelles financières avec PyTorch. Intégrez embeddings et attention mechanisms introductifs, optimisez via AdamW et schedulers LR, gérez les gradients vanishing avec exercices guidés. Évaluez sur BLEU score ou MSE, générez des prédictions en batch, et intégrez TorchText pour preprocessing avancé, livrant un pipeline complet prêt pour des applications IA en entreprise.
Optimisez vos modèles PyTorch avec TorchScript, quantization et ONNX export pour inference rapide sur CPU/GPU. Déployez via TorchServe ou Docker, configurez endpoints RESTful avec monitoring Prometheus, et intégrez CI/CD basique pour MLOps. Testez sur cas réels comme détection anomalies, mesurez latence et throughput, produisez un rapport de performance avec dashboards. Finalisez par un projet capstone personnel, avec coaching pour adaptation entreprise, certifiant vos compétences en déploiement scalable.
La formation Formation PyTorch - Maîtriser les modèles deep learning avancés 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.
Pour le bon déroulement de la formation Formation PyTorch - Maîtriser les modèles deep learning avancés, les moyens pédagogiques suivants sont nécessaires :
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.
L'évaluation des compétences acquises lors de la formation Formation PyTorch - Maîtriser les modèles deep learning avancés s'effectue à travers :
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.
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, Pôle emploi et FNE-Formation. Contactez-nous pour étudier ensemble votre projet de formation et les possibilités de prise en charge.
« cool, j'ai appris des trucs »
« j'etais perdu au debut mais Ramy Saharaoui m'a pas laché, il a pris le temps. merci vraiment »
« la formation dev etait intense mais grave bien. merci Anthony Khelil »
« 😊👍 »
« bien 👍 »
« Allan Busi t'es au top, continue comme ça. formation géniale »
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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.
Chaque formateur est validé sur trois critères : expertise métier en exercice, pédagogie éprouvée et alignement avec votre secteur.
Visio de 30 minutes entre vous et le formateur retenu pour valider l'alignement, ajuster le contenu et lever les derniers doutes.
Pas de slides recyclées. Le syllabus est retravaillé à partir de vos cas réels : outils, contraintes, vocabulaire, projets en cours.
Évaluations à chaud, à 30/90/180 jours et plan de consolidation. Si la formation n'a pas l'impact prévu, on retravaille.
Une promesse simple : vous ne payez pas pour découvrir le formateur le jour J. Tout est validé en amont, par vous.
Machine Learning & MLOpsQualiopi
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Intelligence ArtificielleQualiopi
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