La formation est-elle certifiée Qualiopi ?

Oui, Learni est un organisme certifié Qualiopi. Cette certification garantit la qualité de nos formations et permet leur prise en charge par les OPCO et autres dispositifs de financement.

Comment financer ma formation ?

Nos formations sont éligibles aux financements OPCO. Learni vous accompagne dans les démarches de prise en charge. Un devis personnalisé est disponible sur demande.

Quels sont les prérequis pour cette formation ?

Les prérequis pour la formation Maîtriser Weights & Biases : Suivi et Optimisation de Projets Deep Learning sont : Maîtrise des fondamentaux du deep learning (PyTorch ou TensorFlow), notions de Python, connaissance basique des systèmes de versioning (Git conseillé). Un entretien préalable permet de valider votre éligibilité.

La formation est-elle disponible en présentiel ?

Oui, la formation Maîtriser Weights & Biases : Suivi et Optimisation de Projets Deep Learning est disponible en distanciel. Le format peut être adapté à vos besoins (inter, intra, sur-mesure).

Maîtriser Weights & Biases : Suivi et Optimisati... | Learni

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 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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Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Maîtriser Weights & Biases : Suivi et Optimisation de Projets 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.

Moyens pédagogiques mis en œuvre

Pour garantir la qualité de la formation Maîtriser Weights & Biases : Suivi et Optimisation de Projets Deep Learning, Learni met à disposition les moyens pédagogiques suivants :

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 Maîtriser Weights & Biases : Suivi et Optimisation de Projets Deep Learning 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.

Objectifs de la formation

Installer et intégrer Weights & Biases (W&B) dans un workflow deep learning

Configurer le suivi automatique des expériences et des métriques

Analyser, comparer et optimiser efficacement les modèles d’apprentissage profond

Utiliser les fonctionnalités avancées comme le sweeping, l’hébergement d’artéfacts et la collaboration en équipe

Mettre en place de bonnes pratiques de traçabilité et de reproductibilité dans les projets IA

Programme de la formation

Module 1Introduction à Weights & Biases et Traçabilité en Deep Learning

Présentation du besoin de traçabilité et d’optimisation dans les projets IA, découverte de l’écosystème W&B, installation, configuration de base, premier logging d’expériences. Présentation du tableau de bord, visualisation des métriques en temps réel.

Module 2Suivi avancé, Comparaison et Optimisation des Experiments

Tracking détaillé des hyperparamètres, visualisation synchronisée des courbes d’entraînement, utilisation des médias (images/audio/vidéos) pour le monitoring, comparaison de runs, annotations, introduction au Sweeps (optimisation automatique des hyperparamètres).

Module 3Collaboration, Artéfacts et Bonnes Pratiques de Productivité

Gestion collaborative des projets, partage de runs et dashboards, versioning et hébergement des datasets, organisation et tracking des artéfacts (modèles, checkpoints), intégration CI/CD, sécurité, respect RGPD, élaboration d’un projet de bout-en-bout utilisant toutes les fonctionnalités avancées de W&B. Conclusions et études de cas réels.

Méthode d'évaluation

Exercices pratiques tout au long de la formation : mise en application sur un projet deep learning réel
QCM sur les fonctionnalités avancées de W&B
Rendu d’un mini-projet traçant et optimisant un modèle à l’aide de W&B