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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 avancée de TensorFlow, 70% des modèles ML d'entreprise échouent en production selon Gartner, entraînant des pertes de 500k€ annuels par projet défaillant.
Les équipes non formées peinent à scaler, face à une concurrence IA qui explose de 40% par an, risquant obsolescence des compétences et retard stratégique majeur.
Les data scientists stagnent en carrière, avec des salaires 25% inférieurs aux experts MLOps.
Investissez dans cette formation pour sécuriser vos déploiements et booster votre ROI ML dès aujourd'hui.
Découvrez les couches personnalisées et les callbacks avancés de TensorFlow, appliquez-les à des réseaux convolutifs profonds sur des images médicales, réalisez des exercices pratiques avec TensorBoard pour visualiser les entraînements, construisez un modèle RNN pour la prédiction de séries temporelles professionnelles, et générez des livrables comme un notebook Jupyter optimisé prêt pour l'entreprise.
Plongez dans les stratégies d'optimisation comme pruning et quantization avec TensorFlow Model Optimization Toolkit, testez des hyperparamètres via Keras Tuner sur des datasets volumineux, distribuez l'entraînement sur plusieurs GPU avec tf.distribute, analysez les performances en temps réel, et produisez des rapports comparatifs pour des cas d'usage entreprise, renforçant vos compétences professionnelles.
Appliquez le transfer learning sur des modèles pré-entraînés comme EfficientNet, fine-tunez pour des tâches spécifiques d'entreprise, implémentez des GANs avec TensorFlow Probability pour la génération de données synthétiques, expérimentez sur des cas concrets comme la détection d'anomalies, visualisez les résultats avec TensorBoard, et livrez un prototype fonctionnel prêt à intégrer dans un workflow MLOps.
Configurez TensorFlow Serving pour des inférences à haute échelle, déployez des modèles SavedModel sur Docker et Kubernetes, optimisez pour l'edge avec TensorFlow Lite sur mobile, testez la latence et la scalabilité en conditions réelles, intégrez avec des APIs REST pour l'entreprise, et générez des scripts de déploiement automatisés comme livrables certifiants.
Construisez des pipelines MLOps end-to-end avec Kubeflow et TensorFlow Extended, comparez TensorFlow et PyTorch pour des choix hybrides, implémentez le monitoring avec Prometheus et MLflow, automatisez les tests de modèles en CI/CD via GitHub Actions, analysez des métriques business en live, et finalisez par un projet capstone déployé, validant vos compétences professionnelles avancées.
La formation Formation TensorFlow - Déployer des 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 TensorFlow - Déployer des 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 TensorFlow - Déployer des 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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