Formation TensorFlow Avancé - Déployez des Modèles en Production

Formation d'expertise · Niveau minimum requis

6 000 € HT

  • 4 journées
  • présentiel
  • 10 personnes max.
Réf. : SQQ849
10 personnes max.
6 000 € HT
Tarif intra-entreprise : à partir de 10 200 € HT pour tout le groupeTarif expertise : 1 500 € HT la journée, lié au niveau de difficulté
Présentiel et passage de certification sur devis
4 journées
présentiel

Ne laissez pas ce retard s'accumuler

Pourquoi cette formation est essentielle

  • Sans maîtrise avancée TensorFlow, 60% des modèles deep learning échouent en production, causant pertes de 200k€/an en temps debug (source Gartner).

  • Vos pipelines ralentissent, scalent mal sur GPU/TPU, générant latences critiques et coûts cloud explosifs x4.

  • Risque de drift model non détecté : faux positifs à 30%, érosion confiance clients.

  • Concurrents avec TFX/Serving captent 40% parts marché IA.

  • Perdez-vous des opportunités scaling ?

  • Investissez 28h pour ROI x10 en efficacité, évitez 80% erreurs courantes, déployez fiablement dès lundi.

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

42 266 formations · 25 pays

  • CESI
  • École IT
  • EFREI
  • EPSI
  • INGETIS
  • INSEEC
  • La Plateforme
  • My Digital School
  • Ynov
  • Aptar
  • ArcelorMittal
  • Equans
  • Biocoop
  • Solocal
  • EDF
  • Photowatt
  • Ubisoft
  • Microsoft
  • Chronopost
  • RATP
  • Vanatome
  • Atos

On propose des formations avec un ingénieur dédié

  • OpenAI
  • Anthropic
  • Mistral AI
  • NVIDIA
  • Google
  • Amazon Web Services
  • Microsoft Dynamics 365
  • Salesforce
  • ServiceNow
  • SAP
  • Oracle
  • Cisco
  • Fortinet
  • Palo Alto Networks
  • Aruba
  • VMware
  • Red Hat
  • Databricks
  • Snowflake
  • OVHcloud
  • Notion
  • AMD
  • Apple

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 des modèles TensorFlow pour haute performance.
  • Déployer des APIs scalables avec TensorFlow Serving.
  • Implémenter le training distribué sur TPU/multi-GPU.
  • Intégrer TensorFlow Extended pour pipelines end-to-end.
  • Diagnostiquer et monitorer des modèles en production.
  • Personnaliser des ops pour cas métiers complexes.
  • Générer des livrables production-ready.

Programme

Programme TensorFlow Avancé : 4 modules sur 4 journées

Module 1 : Optimisation modèles : pruning, quantization et TFX (TensorFlow Extended)

Plongez dans l'optimisation avancée, testez pruning et quantization sur vos datasets réels avec TensorFlow Model Optimization Toolkit, construisez des pipelines TFX pour data validation et serving, réalisez des exercices pratiques sur réduction de latence de 70%, produisez des modèles légers prêts pour mobile, tout en mesurant gains via benchmarks concrets.

Module 2 : Déploiement production : TensorFlow Serving et Lite

Maîtrisez le déploiement scalable, configurez TensorFlow Serving pour APIs REST/gRPC, convertissez modèles en TensorFlow Lite pour edge devices, déployez sur Kubernetes avec exercices hands-on, testez A/B testing et versioning, générez des conteneurs Docker optimisés, simulez charges élevées pour valider robustesse en conditions réelles.

Module 3 : Training distribué : multi-GPU, TPU et stratégies avancées

Accélérez l'entraînement massif, implémentez MirroredStrategy et TPUStrategy sur Colab/Cloud TPU, optimisez avec gradient checkpointing et mixed precision, appliquez sur datasets ImageNet-scale via ateliers collaboratifs, mesurez speedups jusqu'à 8x, produisez des checkpoints distribués, debuggez synchro avec TensorBoard avancé.

Module 4 : Production avancée : monitoring, custom ops et scaling

Sécurisez vos déploiements, intégrez Prometheus/Grafana pour monitoring drift/performance, créez custom ops en C++/CUDA, scalez avec Kubernetes autoscaling, réalisez un projet capstone end-to-end sur cas métier réel, générez rapports et dashboards, repartez avec portfolio concret pour booster votre CV.

Comment sont évalués les acquis en TensorFlow Avancé

  • Quiz techniques quotidiens, projet final noté, peer-review en groupe.

Méthode pédagogique de la formation TensorFlow Avancé

  • 70% pratique sur code réel, ateliers collaboratifs, cas d'études entreprises.

Modalités d'accès à la formation TensorFlow Avancé

La formation Formation TensorFlow Avancé - Déployez des Modèles en Production 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 - Déployez des Modèles en Production, 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 Modèles en Production 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 des modèles TensorFlow pour haute performance, déployer des APIs scalables avec TensorFlow Serving et implémenter le training distribué sur TPU/multi-GPU. 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 TFX (TensorFlow Extended). Jour 2 : Déploiement production : TensorFlow Serving et Lite. Jour 3 : Training distribué : multi-GPU, TPU et stratégies avancées. Jour 4 : Production avancée : monitoring, custom ops et scaling. Le parcours TensorFlow Avancé se déroule sur 4 journées, en présentiel.
Comment les acquis de la formation TensorFlow Avancé sont-ils évalués ?+
L'évaluation repose sur quiz techniques quotidiens, projet final noté, peer-review en groupe. 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 6 000 € HT par participant. En intra-entreprise, le forfait démarre à 10 200 € 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 ?+
4 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 de Python, TensorFlow/Keras intermédiaire, deep learning fondamental, GPU programming.
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.
Votre formation professionnelle partout

Construisons votre parcours TensorFlow Avancé.

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.

Partagez en 2 clics

WhatsApp