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Formation TensorFlow Avancé - Déployez des IA scalables et optimisées

Réf. : NLR167
10 personnes max.
5250 € HT / par personne
−15% dès 2 pers.−30% dès 3 pers.−50% dès 5 pers.
Paiement en 3 fois · +150€/j en présentiel · +450€ avec passage de certification
5 journées
présentiel

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Objectifs de la formation

  • Déployer des modèles TensorFlow en production avec TensorFlow Serving
  • Optimiser les performances des réseaux neuronaux via pruning et quantization
  • Implémenter des architectures avancées comme Transformers et GANs
  • Gérer des datasets massifs avec tf.data et Distributed Training
  • Intégrer TensorFlow à Kubernetes et edge devices
  • Développer des pipelines end-to-end scalables
  • Évaluer et monitorer des modèles en temps réel

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.

Ne laissez pas ce retard s'accumuler

Pourquoi cette formation est essentielle

  • Sans maîtrise avancée de TensorFlow, 70% des projets deep learning échouent en phase de déploiement, gaspillant des milliers d'heures et budgets sur des modèles lents ou non scalables.

  • Vos concurrents optimisent à 5x la vitesse, captant 40% de parts marché en plus via IA performante.

  • Risque de latences critiques : 80% des apps mobiles crashent sans TensorFlow Lite.

  • Perte de revenus : un modèle mal tuné coûte 50k€/an en infra inutile.

  • Restez à la traîne face à l'explosion des données (exabytes/jour), ou investissez pour booster ROI x3 sur vos initiatives IA dès demain.

Allan Busi
Allan Busi

Formateur Learni · Expert

73%écart de productivité
×3coût de l'inaction

Programme de la formation

Module 1Jour 1 : Architectures avancées TensorFlow : CNN, RNN, Transformers (Keras, tf.keras)

Plongez dans les cœurs de TensorFlow 2.x, implémentez des CNN personnalisés pour la vision par ordinateur, codez des RNN avec LSTM/GRU pour le NLP, testez sur datasets ImageNet et IMDB, créez vos premiers Transformers fonctionnels, générez des livrables comme des notebooks prêts à scaler, tout en maîtrisant les callbacks pour un apprentissage fluide et performant.

Module 2Jour 2 : Optimisation modèles TensorFlow : Pruning, Quantization, XLA (TensorRT)

Accélérez vos modèles en appliquant pruning et quantization sur des réseaux profonds, intégrez XLA pour compiler et booster les inférences, expérimentez sur cas concrets comme ResNet-50, mesurez gains de 5x en vitesse, produisez des modèles légers pour mobile, avec exercices hands-on qui transforment vos compétences en atouts concrets pour l'industrie.

Module 3Jour 3 : Déploiement TensorFlow : Serving, Lite, ONNX (Kubernetes basics)

Maîtrisez le déploiement avec TensorFlow Serving pour APIs scalables, convertissez en TensorFlow Lite pour edge computing, exportez vers ONNX pour interopérabilité, déployez sur Docker/Kubernetes en live, testez latences sous charge, livrez des services REST fonctionnels, une session immersive qui vous propulse vers des déploiements pros immédiats.

Module 4Jour 4 : Data pipelines avancés TensorFlow : tf.data, TFX, Distributed Training

Construisez des pipelines massifs avec tf.data pour datasets pétaoctets, intégrez TensorFlow Extended pour MLops complets, activez training distribué sur multi-GPU/TPU, optimisez throughput x10, appliquez à cas réels comme recommendation systems, générez des workflows automatisés, une journée qui révolutionne votre gestion de données en production.

Module 5Jour 5 : Projets intégrateurs TensorFlow : GANs, Federated Learning, Monitoring

Synthétisez en codant un GAN pour génération d'images, implémentez Federated Learning avec TFF, monitorez avec TensorBoard et Prometheus, déployez un projet end-to-end scalable, présentez votre portfolio live, repartez avec certificats et codes sources, concluez en expert prêt à conquérir les défis IA les plus pointus.

Méthode d'évaluation

  • Évaluation continue via quizzes, projet final supervisé, certification Qualiopi reconnue

Méthode d'apprentissage

  • 80% pratique hands-on, 20% théorie appliquée, cas réels d'entreprises

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation TensorFlow Avancé - Déployez des IA scalables et optimisées 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 requis

Pour le bon déroulement de la formation Formation TensorFlow Avancé - Déployez des IA scalables et optimisées, 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 - Déployez des IA scalables et optimisées 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, Pôle emploi et FNE-Formation. Contactez-nous pour étudier ensemble votre projet de formation et les possibilités de prise en charge.

Avis vérifiés

Ils ont suivi nos formations

4,9 · +100 avis vérifiés
★★★★★

« cool, j'ai appris des trucs »

TomFormation AWS — Cloud Practitioner
★★★★★

« j'etais perdu au debut mais Ramy Saharaoui m'a pas laché, il a pris le temps. merci vraiment »

Eva CarpentierFormation LLM en Entreprise — Claude, ChatGPT, Mistral
★★★★★

« la formation dev etait intense mais grave bien. merci Anthony Khelil »

NolanDWWM - Développeur Web et Web Mobile
★★★★★

« 😊👍 »

AmbreDWWM - Développement Web & Mobile React
★★★★★

« bien 👍 »

Léo BlanchardFormation AWS — DevOps Engineer Professional
★★★★★

« Allan Busi t'es au top, continue comme ça. formation géniale »

MargotFormation Claude & ChatGPT — Comparatif et Cas d'Usage
★★★★★

« cool, j'ai appris des trucs »

TomFormation AWS — Cloud Practitioner
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« j'etais perdu au debut mais Ramy Saharaoui m'a pas laché, il a pris le temps. merci vraiment »

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Léo BlanchardFormation AWS — DevOps Engineer Professional
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Notre méthode

La qualité de la formation, garantie à chaque étape

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.

Votre formation professionnelle partout

Construisons
votre prochain
parcours.

30 minutes avec un conseiller formation. Sans engagement. Sans argumentaire commercial maquillé en démo.

Réponse sous 24 h · Qualiopi · OPCO
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