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Objectifs de la formation

Comprendre l’architecture de PyTorch et ses principaux modules

Savoir créer, entraîner et évaluer des réseaux de neurones complexes

Exploiter la flexibilité de PyTorch pour des architectures avancées (RNN, CNN, Transformers, GAN)

Gérer l’optimisation, la parallélisation GPU et le déploiement de modèles

Mettre en place un workflow complet de deep learning (prétraitement, data loaders avancés, métriques personnalisées)

Programme

Jour 1Fondations de PyTorch et Tensors

Découverte de l’écosystème PyTorch, manipulation avancée des tensors, différentiation automatique, principes des modèles séquentiels et fonctionnels. Exercices pratiques de prise en main.

Jour 2Réseaux de Neurones Profonds avec PyTorch

Définition de modèles custom, utilisation de torch.nn et torch.optim, techniques d’entraînement et d’évaluation, gestion fine du Dataset et du DataLoader pour data augmentation et pipelines complexes.

Jour 3Architectures Avancées et Transfer Learning

Implémentation de CNN, RNN, LSTM, Transformers et GAN. Introduction au transfer learning et fine-tuning avec modèles pré-entrainés. Etude de cas sur la vision et le NLP.

Jour 4Optimisation, Parallélisation et Déploiement

Optimisation multi-GPU avec DataParallel et DistributedDataParallel, gestion de la mémoire GPU, débogage efficace, quantification et export (TorchScript, ONNX), intégration dans des APIs.

Jour 5Projet Professionnel Encadré

Conception, entraînement et déploiement d’un modèle deep learning complet sur un cas d’usage industriel (vision, NLP ou audio). Restitution en groupe, tests de robustesse, documentation et bonnes pratiques MLOps.

Méthode d'évaluation

Évaluation continue par exercices pratiques quotidiens
Projet fil rouge réalisé en conditions réelles
QCM final et restitution orale du projet

Méthode d'apprentissage

Alternance d’apports théoriques, démonstrations techniques et nombreux cas pratiques
Sessions live avec échanges interactifs
Remise d’un support de cours détaillé (250 pages) et exercices corrigés

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Maîtriser PyTorch : Formation Professionnelle Intensive pour Experts en Deep Learning

Objectifs de la formation

Programme

Méthode d'évaluation

Méthode d'apprentissage

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