Formation Deep Learning PyTorch : Maîtrisez les Réseaux de Neurones

Pourquoi se former à deep learning avec pytorch

un développeur python doit implémenter un module de classification d'images pour un nouveau projet. cette formation vous permet de concevoir, développer et optimiser des modèles de deep learning avec pytorch. vous pourrez ensuite déployer des solutions opérationnelles basées sur ces architectures.

Repères de marché sur data / bi

Chiffres issus de nos 105 référentiels comparés sur cette thématique, hors remises négociées.

Budget moyen (intra): 1 561 à 3 003 €
Durée moyenne: 3.9 jours
Parcours certifiants: 100 %
Disponible à distance: 100 %

Objectifs

Comprendre les concepts fondamentaux du Deep Learning
Maîtriser le framework PyTorch pour le développement de modèles
Implémenter différents types de réseaux de neurones (CNN, RNN, etc.)
Optimiser et entraîner des modèles de Deep Learning
Évaluer la performance et déployer des solutions basées sur PyTorch

Public concerné

Développeurs Python
Ingénieurs Data
Scientifiques de données
Architectes IA

Programme type

Introduction au Deep Learning et à PyTorch

Principes fondamentaux des réseaux de neurones
Installation et configuration de PyTorch
Manipulation des Tenseurs PyTorch

Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN)

Architecture des CNN et couches convolutionnelles
Applications en vision par ordinateur (classification, détection)
Mise en œuvre d'un CNN avec PyTorch

Réseaux de Neurones Récurrents (RNN) et Transformers

Principes des RNN, LSTM et GRU
Introduction aux architectures Transformer
Traitement du langage naturel (NLP) avec PyTorch

Optimisation, entraînement et déploiement

Stratégies d'entraînement et d'optimisation (SGD, Adam)
Évaluation des modèles et gestion de l'overfitting
Bonnes pratiques de déploiement de modèles PyTorch

Vous cherchez une formation deep learning avec pytorch pour vos équipes ? Recevez sous 48h une sélection personnalisée.

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Prérequis

Bonne connaissance du langage Python
Notions de base en statistiques et algèbre linéaire
Familiarité avec les concepts d'apprentissage automatique

Modalités

Durée: 3 à 5 jours
Prix indicatif: 1 800 € à 3 500 € (intra, groupe)
Formats: présentiel, distanciel, intra, hybride
Effectif: inter : 4 à 12 participants · intra : jusqu'à 12
Rythme: continu, séquencé ou en demi-journées, selon vos contraintes
Délai d'accès: sélection sous 48h, démarrage possible sous 2 à 4 semaines
Financement: OPCO, plan de développement des compétences, cpf selon l'organisme retenu
Évaluation: quiz ou cas pratique en fin de parcours, attestation remise à chaud
Accessibilité: adaptation possible aux situations de handicap, à préciser au cadrage
Certification: Cette formation peut être éligible à divers dispositifs de financement selon l'organisme choisi. Des certifications professionnelles reconnues peuvent être proposées par certains centres de formation partenaires.
Qualité: partenaires Qualiopi uniquement

Questions fréquentes

›quel est le niveau de difficulté de cette formation ?

la formation s'adresse à un public ayant des bases solides en python et en mathématiques (algèbre linéaire, calcul différentiel). des notions de machine learning sont un plus.

›cette formation inclut-elle des projets pratiques ?

oui, chaque module alterne entre théorie et ateliers pratiques. vous développerez plusieurs modèles de bout en bout sur des jeux de données réels.

›faut-il apporter son propre ordinateur ?

non, les sessions se déroulent sur des postes équipés. un environnement de développement préconfiguré avec pytorch est fourni.

›quelles sont les perspectives d'emploi après cette formation ?

cette formation renforce les compétences recherchées pour les postes de scientifique de données, ingénieur machine learning et architecte ia.

Comment on sélectionne les organismes deep learning avec pytorch

Analyse indépendante multi-organismes
Aucune rémunération éditeur influençant le classement
Short-list argumentée et personnalisée

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réponse sous 48h ouvrées
partenaires Qualiopi uniquement
aide au montage du dossier OPCO
service gratuit pour l'entreprise

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