Formation PyTorch - Maîtriser les modèles deep learning avancés

4 400 € HT

  • 4 journées
  • présentiel
  • 10 personnes max.
Réf. : YDD433
10 personnes max.
4 400 € HT
Tarif intra-entreprise : à partir de 7 490 € HT pour tout le groupe
Présentiel et passage de certification sur devis
4 journées
présentiel

Ne laissez pas ce retard s'accumuler

Pourquoi cette formation est essentielle

  • 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.

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

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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

  • Maîtriser les tensors avancés et autograd dans PyTorch pour des computations efficaces en formation professionnelle
  • Développer des CNN et RNN avec PyTorch, acquérant des compétences certifiantes pour l'entreprise
  • Implémenter des pipelines d'entraînement optimisés, intégrant DataLoader et optimizers professionnels
  • Concevoir des modèles deep learning scalables, prêts pour le déploiement MLOps
  • Optimiser les performances des modèles PyTorch via techniques avancées et debugging
  • Déployer des applications IA en production, renforçant les compétences en machine learning entreprise

Programme

Programme PyTorch : 4 modules sur 4 journées

Module 1 : PyTorch Fondamentaux : tensors avancés, autograd et premiers modules (exercices sur datasets réels)

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.

Module 2 : PyTorch Vision : CNN, transfer learning et data augmentation (modèles sur images médicales)

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.

Module 3 : PyTorch Séquentiel : RNN, LSTM, Transformers basiques (NLP et time series)

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.

Module 4 : PyTorch Production : optimisation, déploiement MLOps et TorchServe (API et monitoring)

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.

Comment sont évalués les acquis en PyTorch

  • Quiz interactifs et exercices pratiques quotidiens pour valider les acquis
  • Projet final sur un cas d'entreprise réel avec PyTorch et feedback expert
  • Attestation Qualiopi certifiante, évaluant compétences en deep learning intermédiaire

Méthode pédagogique de la formation PyTorch

  • Projets concrets sur datasets professionnels pour une application immédiate
  • Exercices pratiques encadrés par formateurs certifiés PyTorch
  • Cas d'études d'entreprises leaders en IA et machine learning
  • Support post-formation avec ressources e-learning et Q&A dédiée

Modalités d'accès à la formation PyTorch

La formation Formation PyTorch - Maîtriser les modèles deep learning avancés 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 - Maîtriser les modèles deep learning avancés, 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 - Maîtriser les modèles deep learning avancés 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

Quels outils utilise-t-on pendant la formation PyTorch ?+
Les travaux pratiques s'appuient sur exercices sur datasets réels, modèles sur images médicales, NLP, time series, API et monitoring. Ces outils sont ceux du programme PyTorch, dispensé en présentiel sur 4 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 ?+
Les participants savent maîtriser les tensors avancés et autograd dans PyTorch pour des computations efficaces en formation professionnelle, développer des CNN et RNN avec PyTorch, acquérant des compétences certifiantes pour l'entreprise et implémenter des pipelines d'entraînement optimisés, intégrant DataLoader et optimizers professionnels. Ce sont les objectifs annoncés du parcours PyTorch de niveau Intermédiaire, vérifiés par l'évaluation de fin de session.
Que contient le programme de la formation PyTorch ?+
Jour 1 : PyTorch Fondamentaux : tensors avancés, autograd et premiers modules (exercices sur datasets réels). Jour 2 : PyTorch Vision : CNN, transfer learning et data augmentation (modèles sur images médicales). Jour 3 : PyTorch Séquentiel : RNN, LSTM, Transformers basiques (NLP et time series). Jour 4 : PyTorch Production : optimisation, déploiement MLOps et TorchServe (API et monitoring). Le parcours PyTorch se déroule sur 4 journées, en présentiel.
Comment les acquis de la formation PyTorch sont-ils évalués ?+
L'évaluation repose sur quiz interactifs et exercices pratiques quotidiens pour valider les acquis, projet final sur un cas d'entreprise réel avec PyTorch et feedback expert et attestation Qualiopi certifiante, évaluant compétences en deep learning intermédiaire. Learni remet une attestation de fin de formation accompagnée du bilan individuel à l'issue du parcours PyTorch, de quoi justifier le résultat auprès d'un service formation.
Quel est le prix de la formation PyTorch ?+
La formation PyTorch coûte 4 400 € HT par participant. En intra-entreprise, le forfait démarre à 7 490 € 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 ?+
4 journées, en présentiel. Un découpage en demi-journées étalées sur plusieurs semaines est possible pour ne pas désorganiser l'équipe.
La formation PyTorch est-elle finançable ?+
Oui. Learni est certifié Qualiopi (NDA 11 77 08678 77), ce qui rend la formation 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 PyTorch ?+
Maîtrise de Python, bases en machine learning, utilisation de NumPy et Pandas, notions de réseaux de neurones.
Une attestation est-elle délivrée à la fin de la formation 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 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.
Votre formation professionnelle partout

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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 dans votre ville

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

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