Formation TensorFlow - Maîtrisez le deep learning en production

5 500 € HT

  • 5 journées
  • présentiel
  • 10 personnes max.
Réf. : YHI564
10 personnes max.
5 500 € HT
Tarif intra-entreprise : à partir de 9 900 € HT pour tout le groupe
Présentiel et passage de certification sur devis
5 journées
présentiel

Ne laissez pas ce retard s'accumuler

Pourquoi cette formation est essentielle

  • Sans maîtrise de TensorFlow, 75% des offres Data Scientist exigent cette expertise, selon LinkedIn 2023, risquant exclusion de projets IA valorisés à +30% salaire.

  • Perdez des opportunités comme l'automatisation d'usines (économies 20-40%) ou prédiction client (churn réduit de 15%).

  • Vos concurrents déploient déjà des modèles scalables, captant 60% marchés IA.

  • Investissez 35h pour éviter obsolescence, booster CV et sécuriser promotions annuelles de 10-15%.

  • Ne ratez pas le train du deep learning productif.

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
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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

  • Maîtriser l'API Keras high-level de TensorFlow 2.x
  • Construire et entraîner des réseaux neuronaux convolutifs avancés
  • Optimiser des modèles pour la production avec TensorFlow Extended
  • Déployer des applications IA scalables sur cloud
  • Implémenter des techniques de régularisation et d'augmentation de données
  • Analyser les performances avec TensorBoard et profilers

Programme

Programme TensorFlow : 5 modules sur 5 journées

Module 1 : Fondamentaux avancés TensorFlow : API Keras, datasets et callbacks

Plongez dans TensorFlow 2.x en installant l'environnement sur Colab et Jupyter, chargez des datasets réels comme CIFAR-10 via tf.data pour un pipeline efficace, configurez des callbacks pour sauvegarde automatique et early stopping, entraînez votre premier modèle CNN sur GPU virtuel, visualisez les courbes d'apprentissage avec TensorBoard, et produisez un rapport de performance initial qui booste votre confiance.

Module 2 : Réseaux convolutifs : CNN personnalisés et transfer learning

Concevez des architectures CNN avancées avec ResNet et EfficientNet, appliquez le transfer learning sur ImageNet pré-entraîné à vos images personnalisées, intégrez l'augmentation de données via ImageDataGenerator pour robustesse, testez sur cas concrets comme la détection d'objets, optimisez hyperparamètres avec Keras Tuner, et déployez un prototype fonctionnel prêt pour validation.

Module 3 : Réseaux récurrents : LSTM, GRU et séquences temporelles

Explorez les RNN pour le traitement de séquences avec LSTM et GRU sur datasets comme IMDB ou temps series financières, implémentez l'attention mechanism pour focus intelligent, gérez les vanishing gradients via techniques avancées, entraînez sur prédictions boursières réelles, évaluez avec métriques RMSE et BLEU, et générez des prédictions live qui impressionnent par leur précision.

Module 4 : Optimisation et déploiement : TF Serving, TFLite et cloud

Passez à la production en quantifiant modèles pour mobile avec TensorFlow Lite, déployez via TF Serving sur Docker pour inférence rapide, intégrez TensorFlow Extended pour pipelines end-to-end, testez scalabilité sur AWS SageMaker ou GCP AI Platform, monitorez drifts avec TensorBoard, et livrez un modèle déployé accessible via API REST sécurisée.

Module 5 : Projets avancés : GANs, RL et cas réels en équipe

Synthétisez en construisant un GAN pour génération d'images réalistes sur datasets custom, initiez au reinforcement learning avec TF-Agents sur environnements Gym, collaborez en binôme sur un projet client fictif comme reconnaissance vocale, debuggez performances avec profilers, présentez votre livrable final certifié, et repartez avec portfolio pro pour décrocher missions IA.

Comment sont évalués les acquis en TensorFlow

  • Quiz quotidiens, projets pratiques par jour, examen final avec projet capstone, feedback personnalisé.

Méthode pédagogique de la formation TensorFlow

  • Alternance théorie 30%/pratique 70%, exercices sur datasets réels, code en direct collaboratif.

Modalités d'accès à la formation TensorFlow

La formation Formation TensorFlow - Maîtrisez le deep learning 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 - Maîtrisez le deep learning 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 - Maîtrisez le deep learning 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

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

Que sait-on faire à l'issue de la formation TensorFlow ?+
Les participants savent maîtriser l'API Keras high-level de TensorFlow 2.x, construire et entraîner des réseaux neuronaux convolutifs avancés et optimiser des modèles pour la production avec TensorFlow Extended. Ce sont les objectifs annoncés du parcours TensorFlow de niveau Intermédiaire, vérifiés par l'évaluation de fin de session.
Que contient le programme de la formation TensorFlow ?+
Jour 1 : Fondamentaux avancés TensorFlow : API Keras, datasets et callbacks. Jour 2 : Réseaux convolutifs : CNN personnalisés et transfer learning. Jour 3 : Réseaux récurrents : LSTM, GRU et séquences temporelles. Jour 4 : Optimisation et déploiement : TF Serving, TFLite et cloud. Jour 5 : Projets avancés : GANs, RL et cas réels en équipe. Le parcours TensorFlow se déroule sur 5 journées, en présentiel.
Comment les acquis de la formation TensorFlow sont-ils évalués ?+
L'évaluation repose sur quiz quotidiens, projets pratiques par jour, examen final avec projet capstone, feedback personnalisé. Learni remet une attestation de fin de formation accompagnée du bilan individuel à l'issue du parcours TensorFlow, de quoi justifier le résultat auprès d'un service formation.
Quel est le prix de la formation TensorFlow ?+
La formation TensorFlow coûte 5 500 € HT par participant. En intra-entreprise, le forfait démarre à 9 900 € 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 ?+
5 journées, en présentiel. Un découpage en demi-journées étalées sur plusieurs semaines est possible pour ne pas désorganiser l'équipe.
La formation TensorFlow est-elle finançable ?+
Oui. Learni est certifié Qualiopi (NDA 11 77 08678 77), ce qui rend la formation TensorFlow 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 ?+
Maîtrise de Python, bases en machine learning et deep learning, notions de NumPy et Pandas.
Une attestation est-elle délivrée à la fin de la formation TensorFlow ?+
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 ?+
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

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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 dans votre ville

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

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