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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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Allan Busi
17 mars 202614 min de lecture
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Allan Busi1 nov. 20268 min de lectureSaint-DenisNe laissez pas ce retard s'accumuler
Sans maîtrise de l'analyse et visualisation des modèles IA via TensorBoard, vos entraînements Deep Learning restent opaques, multipliant les itérations inutiles et les bugs indétectés.
65% des data scientists perdent en moyenne 15 heures par semaine en debugging aveugle, gonflant les coûts de développement de 40% selon des benchmarks TensorFlow.
Votre entreprise s'expose alors à des modèles sous-optimaux, générant des pertes chiffrées à 150 000 € par projet raté en production.
Chaque retard dans cette compétence vitale compromet votre avance compétitive en IA, où la concurrence avance à vitesse grand V.
La formation Maîtriser TensorBoard : Analyse et Visualisation de vos Modèles IA 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 TensorBoard : Analyse et Visualisation de vos Modèles IA, 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 TensorBoard : Analyse et Visualisation de vos Modèles IA 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 de TensorBoard : historique, utilité et architecture. Préparation de l’environnement (installation, lancement sur serveur local et distant). Notions de logs et fonctionnement avec TensorFlow. Bonne pratique d’organisation des logs pour des projets de taille croissante.
Ajout de journalistes TensorBoard dans les scripts d’entraînement TensorFlow (tf.summary). Génération des métriques de base (loss, accuracy), suivi étape/epoch, enregistrement de modèles, visualisation des graphes de calcul. Exercices de modification de notebooks/Keras et TensorFlow classiques pour intégrer TensorBoard de façon optimale.
Lecture approfondie de l’interface TensorBoard : scalars, images, distributions, histogrammes, embeddings. Étude de cas pratiques : analyse comparative d’entraînements, debug d’instabilités (plateau, surapprentissage, etc.), plugins personnalisés (profiling, projecteur d’embeddings). Création d’alertes, export et sauvegarde des visualisations pour le reporting et la communication de projets IA.
8 personnes max.
2200 € HT / par personne
2 journées
distancielPublic
Développeurs, ingénieurs, data scientists et chercheurs souhaitant améliorer leur compréhension et monitoring des modèles Deep Learning avec TensorFlow
Prérequis
Connaissances de base en Python et notions essentielles en apprentissage profond (Deep Learning) et TensorFlow
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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.
