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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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Découvrez un guide étape par étape pour les enseignants du supérieur souhaitant une reconversion numérique en avril 2026. Outils, formations Qualiopi et financements OPCO inclus.
Allan Busi
11 avr. 202612 min de lecture
Formation Développement Informatique à Avignon en Mai 2026 avec Learni. Qualiopi, formateurs experts, éligible OPCO/CPF. Devis gratuit.
Allan Busi1 mai 20268 min de lectureAvignonFormation 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 Argenteuil en Octobre 2026 avec Learni. Qualiopi, formateurs experts, éligible OPCO. Devis gratuit.
Allan Busi1 oct. 20268 min de lectureArgenteuilNe laissez pas ce retard s'accumuler
Sans maîtrise de TensorBoard, les data scientists gaspillent 40 % de leur temps en debugging aveugle des modèles Deep Learning, multipliant les itérations inutiles par trois.
Chaque erreur non détectée coûte en moyenne 15 000 € par projet, avec des retards de 3 à 5 semaines qui plombent les deadlines business.
65 % des échecs en IA proviennent d'une optimisation défaillante, menaçant la compétitivité de l'entreprise et la carrière des ingénieurs incapables de scaler leurs réseaux.
Chaque mois sans visualisation précise amplifie les pertes, rendant vos modèles obsolètes face à la concurrence.
La formation Maîtriser TensorBoard : Visualisez et Optimisez Vos Modèles Deep Learning 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 : Visualisez et Optimisez Vos Modèles Deep Learning, 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 : Visualisez et Optimisez Vos Modèles Deep Learning 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.
Rappels sur TensorFlow. Présentation de TensorBoard et de ses cas d’usage. Installation pas à pas sur différents environnements (local, cloud, notebooks). Exploration de l’interface, premières navigations, bon usage des logs. Exercices pratiques : lancer TensorBoard sur des runs de base.
Comprendre et exploiter les onglets scalars, graphs, histograms. Visualisation dynamique de l’apprentissage, observation des gradients, des couches et des paramètres. Visualisation des images, embeddings et audio. Cas pratiques d’analyse sur des modèles réels (classification, régression).
Détection et analyse des problèmes (overfitting, vanishing/exploding gradients). Suivi de plusieurs runs, gestion des hyperparamètres et comparaisons avancées. Ajout de tags personnalisés, plugins additionnels, adaptation à des frameworks autres que TensorFlow. Industrialisation et automatisation des rapports pour l’équipe. Études de cas, QCM de validation et corrections personnalisées.
8 personnes max.
2200 € HT / par personne
2 journées
distancielPublic
Développeurs, data scientists, ingénieurs IA souhaitant optimiser, analyser et comprendre le fonctionnement de leurs réseaux de neurones sous TensorFlow
Prérequis
Bases de Python, connaissance des fondamentaux du machine learning et du deep learning, maîtrise de TensorFlow conseillé
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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.
