Formation TensorFlow Avancé - Optimisez Modèles Deep Learning

Formation d'expertise · Niveau minimum requis

7 500 € HT

  • 5 journées
  • présentiel
  • 10 personnes max.
Réf. : DLO670
10 personnes max.
7 500 € HT
Tarif intra-entreprise : à partir de 13 500 € HT pour tout le groupeTarif expertise : 1 500 € HT la journée, lié au niveau de difficulté
Présentiel et passage de certification sur devis
5 journées
présentiel

Ne laissez pas ce retard s'accumuler

Pourquoi cette formation est essentielle

  • Sans maîtrise TensorFlow avancé, vos modèles consomment 40% ressources en plus, entraînant des coûts cloud explosifs jusqu'à 10k€/an inutiles.

  • Délais projets doublent par debugging interminable, 70% échecs déploiement dus à optimisations manquantes.

  • Concurrents surpassent avec inférences x5 plus rapides, perdant 25% parts marché.

  • Évitez obsolescence compétences, formations basiques obsolètes face IA edge.

  • Investissez 35h pour ROI x10 en productivité, déployez IA scalable dès semaine prochaine.

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
  • École IT
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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 TensorFlow Avancé

  • Optimiser performances modèles avec pruning et quantization
  • Implémenter architectures avancées comme GAN et Transformers
  • Gérer datasets massifs via tf.data et Distributed Training
  • Déployer applications TensorFlow en production avec TensorFlow Serving
  • Créer pipelines end-to-end avec TensorFlow Extended (TFX)
  • Maîtriser debugging et profiling pour modèles complexes
  • Produire livrables déployables en entreprise

Programme

Programme TensorFlow Avancé : 5 modules sur 5 journées

Module 1 : Optimisation Modèles : Pruning, Quantization et TensorRT avec TensorFlow

Plongez dans l'accélération de vos modèles TensorFlow, pratiquez le pruning sur CNN réels pour réduire 50% la taille, implémentez quantization 8-bit avec exercices concrets, testez TensorRT sur GPU pour gains x10 en inférence, générez profils de performance, repartez avec modèles optimisés prêts pour production, boostez vos projets IA dès demain.

Module 2 : Architectures Avancées : GAN, RNN et Transformers en TensorFlow

Construisez des GAN pour génération d'images réalistes, codez des RNN/LSTM pour séries temporelles avec exercices sur datasets Kaggle, maîtrisez Transformers pour NLP via Hugging Face et TensorFlow, appliquez sur cas concrets comme traduction automatique, debuggez architectures complexes, produisez prototypes fonctionnels, transformez idées en solutions innovantes.

Module 3 : Gestion Données : tf.data, Augmentation et Distributed Training TensorFlow

Maîtrisez pipelines de données massives avec tf.data pour charger téraoctets en secondes, pratiquez augmentation avancée sur images via tf.image, configurez multi-GPU et TPU pour training distribué, testez sur benchmarks ImageNet, optimisez throughput x5, créez scripts réutilisables, gagnez des heures sur preprocessing et scaler vos entraînements.

Module 4 : Déploiement Production : TensorFlow Serving, Lite et Edge avec TFLite

Déployez modèles scalables via TensorFlow Serving sur Kubernetes, convertissez en TFLite pour mobile/edge avec exercices Android/iOS, intégrez ONNX pour interopérabilité, mesurez latence en production réelle, gérez versioning et A/B testing, produisez APIs REST déployables, passez de prototype à service fiable en un clin d'œil.

Module 5 : Pipelines Complets et Projets : TFX, Profiling et Best Practices TensorFlow

Bâtissez pipelines MLOps end-to-end avec TensorFlow Extended, profilez avec TensorBoard pour bottlenecks, appliquez best practices sur projet capstone personnalisé, intégrez monitoring et CI/CD, présentez livrables enterprise-ready, consolidez acquis via Q&R experts, repartez certifié avec portfolio impactant pour booster carrière.

Comment sont évalués les acquis en TensorFlow Avancé

  • Quiz pratiques quotidiens sur exercices
  • Projet final noté en binôme
  • Évaluation continue via TensorBoard

Méthode pédagogique de la formation TensorFlow Avancé

  • 70% pratique sur cas réels
  • 30% théorie appliquée
  • Jupyter notebooks fournis

Modalités d'accès à la formation TensorFlow Avancé

La formation Formation TensorFlow Avancé - Optimisez Modèles Deep Learning 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 TensorFlow Avancé - Optimisez Modèles Deep Learning, 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 TensorFlow Avancé - Optimisez Modèles Deep Learning 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 TensorFlow Avancé

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 TensorFlow Avancé

Que sait-on faire à l'issue de la formation TensorFlow Avancé ?+
Les participants savent optimiser performances modèles avec pruning et quantization, implémenter architectures avancées comme GAN et Transformers et gérer datasets massifs via tf.data et Distributed Training. Ce sont les objectifs annoncés du parcours TensorFlow Avancé de niveau Avancée, vérifiés par l'évaluation de fin de session.
Que contient le programme de la formation TensorFlow Avancé ?+
Jour 1 : Optimisation Modèles : Pruning, Quantization et TensorRT avec TensorFlow. Jour 2 : Architectures Avancées : GAN, RNN et Transformers en TensorFlow. Jour 3 : Gestion Données : tf.data, Augmentation et Distributed Training TensorFlow. Jour 4 : Déploiement Production : TensorFlow Serving, Lite et Edge avec TFLite. Jour 5 : Pipelines Complets et Projets : TFX, Profiling et Best Practices TensorFlow. Le parcours TensorFlow Avancé se déroule sur 5 journées, en présentiel.
Comment les acquis de la formation TensorFlow Avancé sont-ils évalués ?+
L'évaluation repose sur quiz pratiques quotidiens sur exercices, projet final noté en binôme et évaluation continue via TensorBoard. Learni remet une attestation de fin de formation accompagnée du bilan individuel à l'issue du parcours TensorFlow Avancé, de quoi justifier le résultat auprès d'un service formation.
Quel est le prix de la formation TensorFlow Avancé ?+
La formation TensorFlow Avancé coûte 7 500 € HT par participant. En intra-entreprise, le forfait démarre à 13 500 € 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 TensorFlow Avancé ?+
5 journées, en présentiel. Un découpage en demi-journées étalées sur plusieurs semaines est possible pour ne pas désorganiser l'équipe.
La formation TensorFlow Avancé est-elle finançable ?+
Oui. Learni est certifié Qualiopi (NDA 11 77 08678 77), ce qui rend la formation TensorFlow Avancé 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 TensorFlow Avancé ?+
Maîtrise Python, bases TensorFlow/Keras, notions deep learning et GPU.
Une attestation est-elle délivrée à la fin de la formation TensorFlow Avancé ?+
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 TensorFlow Avancé ?+
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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30 minutes avec un conseiller formation. Sans engagement. Sans argumentaire commercial maquillé en démo.

Réponse sous 24 h · Qualiopi · OPCO
Présentiel & distanciel

Formation TensorFlow Avancé dans votre ville

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

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