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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 de PyTorch à un niveau intermédiaire, vos modèles ML restent lents et inefficaces, entraînant des coûts d'entraînement multipliés par 5 selon Gartner, avec 70% des data scientists perdant du temps sur des bugs autograd.
Les entreprises subissent des pertes de 20% en précision prédictive, impactant directement les revenus – comme les 40% d'échecs de projets ML dus à un mauvais framework.
Votre carrière stagne face à la demande croissante (300k postes ML en Europe d'ici 2025), risquant reconversion forcée.
Investissez dès maintenant dans cette formation certifiante pour sécuriser votre expertise PyTorch, TensorFlow et MLOps.
Découvrez les tensors multidimensionnels et l'autograd dynamique de PyTorch via des exercices interactifs sur des datasets réels comme MNIST, configurez des DataLoaders personnalisés pour l'entraînement efficace, implémentez votre premier réseau fully connected avec optimisation SGD, testez le backward pass en direct, produisez des visualisations de gradients et exportez des modèles basiques, tout en comparant avec TensorFlow pour une compréhension professionnelle approfondie.
Plongez dans les CNN avec PyTorch en construisant des architectures comme LeNet et ResNet sur CIFAR-10, appliquez des convolutions 2D, pooling et batch normalization, entraînez sur GPU avec DataParallel, évaluez les performances via accuracy et loss curves, optimisez les hyperparamètres avec grid search, générez des heatmaps de prédictions, intégrez des techniques d'augmentation de données pour des datasets entreprise, et déployez un classificateur d'images prêt pour MLOps.
Maîtrisez les RNN et LSTM en PyTorch pour prédire des séries temporelles sur des données financières, implémentez des embeddings et attention mechanisms pour tâches NLP comme la classification de textes, utilisez TorchText pour preprocessing rapide, entraînez avec teacher forcing et scheduled sampling, visualisez les états cachés, comparez avec TensorFlow pour transferts optimaux, produisez des modèles prédictifs robustes adaptés à des besoins professionnels en entreprise.
Optimisez vos modèles PyTorch avec AdamW, learning rate schedulers et early stopping sur des cas concrets, intégrez TorchServe pour le serving scalable, configurez des pipelines MLOps avec MLflow et Docker, monitorez les métriques en production via Weights & Biases, gérez les versions de modèles, testez la robustesse avec adversarial training, exportez en ONNX pour interopérabilité TensorFlow, et préparez des déploiements cloud-ready pour accélérer les projets d'entreprise.
Appliquez le transfert learning PyTorch sur ImageNet vers domaines spécifiques comme la détection d'objets avec YOLO, générez des images réalistes via GANs conditionnels, fine-tunez des pré-entraînés Hugging Face, évaluez avec FID scores et cross-validation, intégrez MLOps pour A/B testing, collaborez en équipe sur un projet end-to-end, produisez un portfolio de modèles déployables, et recevez une certification validant vos compétences professionnelles en PyTorch et écosystème ML.
La formation Formation PyTorch - Maîtriser les modèles ML 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 ML 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 ML 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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