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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 telles que Paris, Lyon, Marseille, mais aussi à l'international, afin d'accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.
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30 minutes gratuites avec un conseiller formation — sans engagement.
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Formation Développement Informatique à Argenteuil en Octobre 2026 avec Learni. Qualiopi, formateurs experts, éligible OPCO. Devis gratuit.
Allan Busi
1 oct. 20268 min de lectureArgenteuil
Formation Automatisation & Productivité à Lyon en Novembre 2026 avec Learni. Qualiopi, formateurs experts, éligible OPCO/CPF. Devis gratuit.
Allan Busi1 nov. 20268 min de lectureLyonFormation Développement Informatique à Tours en Juin 2026 avec Learni. Qualiopi, formateurs experts, éligible OPCO. Devis gratuit pour reconversion ou montée en compétences fullstack.
Allan Busi1 juin 20268 min de lectureToursFormation Développement Informatique à Avignon en Mai 2026 avec Learni. Qualiopi, formateurs experts, éligible OPCO/CPF. Devis gratuit.
Allan Busi1 mai 20268 min de lectureAvignonNe laissez pas ce retard s'accumuler
Sans maîtrise des TPU, vos modèles IA s'entraînent 8 fois plus lentement sur CPU ou GPU standards, gaspillant des semaines précieuses en calculs inefficaces.
Une entreprise perd en moyenne 45 000 € par projet en coûts cloud inutiles, tandis que 68 % des échecs d'entraînement IA sont dus à une optimisation hardware défaillante.
Ces retards exposent data scientists et ingénieurs à des échecs professionnels, et menacent la survie business face à des concurrents 5 fois plus rapides.
Chaque mois sans compétences TPU amplifie les pertes concurrentielles de 25 %.
La formation Maîtriser les Tensor Processing Units (TPU) pour l’Intelligence Artificielle : de l’Introduction au Pratique 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 garantir la qualité de la formation Maîtriser les Tensor Processing Units (TPU) pour l’Intelligence Artificielle : de l’Introduction au Pratique, Learni met à disposition les moyens pédagogiques suivants :
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 Maîtriser les Tensor Processing Units (TPU) pour l’Intelligence Artificielle : de l’Introduction au Pratique 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.
Tour d’horizon des accélérateurs matériels (CPU, GPU, TPU). Architecture des TPU : spécificités, avantages, limites. Découverte des versions de TPU (Edge, Cloud, v2, v4, etc.). Cas d’usages adaptés. Premières manipulations sur l’infrastructure (compte Google Cloud, Colab TPU, etc.).
Mise en place d’un pipeline AI/ML sur TPU avec TensorFlow. Préparation des données et conversion adaptée (TFRecord, limitations du pipeline). Optimisation des modèles pour TPU : stratégies de parallélisation, quantification, gestion de la mémoire. Étude comparative TPU/GPU. Premiers benchmarks.
Débogage et profilage d’entraînement sur TPU. Bonnes pratiques pour éviter les pièges courants (shape, batch size, custom ops). Exemples d’optimisation de modèles NLP/CV sur TPU. Étude de cas concrets (production, edge, hybrid cloud). Projet fil rouge : entraînement d’un modèle de classification ou de détection sur TPU, validation des performances, retours d’expérience et préparation au déploiement réel.
8 personnes max.
3300 € HT / par personne
3 jours
distancielPublic
Développeurs, data scientists, ingénieurs IA, professionnels souhaitant accélérer leurs modèles IA via les TPU.
Prérequis
Bonne connaissance de Python et des frameworks IA (TensorFlow ou PyTorch), notions de calculs matriciels et GPU.
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Intermédiaire
2 200,00 €2 journées
distanciel8 pers. max.Avancée3 300,00 €3 journéesdistanciel8 pers. max.Novice2 200,00 €2 journéesdistanciel8 pers. max.Intermédiaire3 300,00 €3 journéesdistanciel8 pers. max.
