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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 experte de TensorFlow, 80% des modèles ML restent prototypes inutilisables en production, générant des pertes estimées à 1M€ par projet retardé selon Gartner.
Les entreprises perdent 40% de compétitivité face aux concurrents scalant leurs IA, avec des data scientists seniors bloqués sur des optimisations basiques, risquant licenciement ou stagnation carrière.
Investissez dans cette formation certifiante pour éviter ces pièges coûteux et propulser vos compétences ML en tête de marché.
Plongez dans la création d'architectures TensorFlow personnalisées via Keras, en implémentant des couches custom et des modèles hybrides pour des cas complexes d'entreprise. Réalisez des exercices pratiques sur des datasets réels, optimisez les graphes computationnels, testez la compatibilité multi-GPU, et produisez un premier modèle déployable avec métriques de performance précises. Cette journée forge des compétences professionnelles immédiates en modélisation avancée.
Explorez les techniques d'optimisation TensorFlow pour réduire la latence et booster l'efficacité en production, en appliquant pruning, quantization et fusion de graphes avec TensorRT. Travaillez sur des benchmarks réels, profilez des modèles avec TensorBoard, intégrez des optimisations GPU/TPU, et validez les gains sur des cas d'usage entreprise. Obtenez des livrables prêts pour MLOps, renforçant vos compétences certifiantes en IA scalable.
Construisez des pipelines MLOps complets autour de TensorFlow, en conteneurisant avec Docker, déployant sur Kubernetes, et intégrant monitoring avec Prometheus. Simulez des déploiements end-to-end, automatisez les tests de modèles via TF Serving, gérez les versions avec MLflow, et analysez les drifts en temps réel. Ces pratiques professionnelles assurent des compétences déployables pour des environnements entreprise critiques.
Maîtrisez le scaling TensorFlow pour des datasets massifs via TPUStrategy et stratégies distribuées multi-nodes, en implémentant data et model parallelism sur clusters cloud. Expérimentez avec des exercices sur Google Cloud TPUs, optimisez la synchronisation, mesurez l'accélération linéaire, et produisez des rapports de scalabilité. Cette session délivre des compétences expertes pour projets IA d'entreprise à grande échelle.
Synthétisez vos acquis sur un projet capstone TensorFlow intégrant MLOps complet, de l'architecture custom au déploiement scalable en production. Résolvez un cas concret d'entreprise avec optimisation avancée, générez un portfolio certifiant, présentez vos livrables, et recevez un feedback expert. Clôturez par une évaluation des compétences professionnelles pour une certification Qualiopi valorisante.
La formation Formation TensorFlow - Déployer des modèles ML experts en production 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 experts en production, 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 experts en production 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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