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Langages et développement
Formation Maîtriser le Deep Learning avec PyTorch
Découvrez comment concevoir et entraîner des réseaux neuronaux profonds avec PyTorch pour développer des applications concrètes de l'IA. Cette formation pratique intensive est conçue pour des experts en IA qui souhaitent maîtriser les dernières tendances en matière de Deep Learning. Plongez dans la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel pour développer des modèles performants.
Réponse sous 24h ouvrées
2835 € HTHT / personne
Durée21 h
FormatInter-entreprise
NiveauTout niveau
LieuFrance — Présentiel & Distanciel
- Concevoir et entraîner des réseaux neuronaux profonds avancés
- Maîtriser l'écosystème PyTorch et ses API
- Optimiser et régulariser des modèles IA pour améliorer leurs performances
- Appliquer le Deep Learning à la vision par ordinateur et au traitement du langage naturel
01.Introduction au Deep Learning et PyTorch
- —Concepts fondamentaux du Deep Learning
- —Présentation de PyTorch: historique, écosystème, avantages
- —Installation et configuration de PyTorch
- —Flux de travail typique en Deep Learning avec PyTorch
02.Tenseurs et Opérations de Base avec PyTorch
- —Comprendre les tenseurs PyTorch (création, types de données)
- —Manipulation de tenseurs: indexation, slicing, reshaping
- —Opérations mathématiques sur les tenseurs (addition, multiplication)
- —Interaction avec NumPy et CUDA
03.Les Réseaux Neuronaux Artificiels (RNA)
- —Neurone artificiel et fonction d'activation
- —Architectures de réseaux feed-forward
- —Descente de gradient et rétropropagation du gradient
- —Implémentation d'un RNA simple avec PyTorch
04.PyTorch: Modules et Construction des Modèles
- —Comprendre `torch.nn` et `nn.Module`
- —Conception de couches spécifiques (linéaires, activations)
- —Construction de réseaux neuronaux multicouches
- —Optimisation et entraînement de modèles avec PyTorch
05.Fonctions de Perte et Optimiseurs
- —Rôles des fonctions de perte et choix adaptés
- —Fonctions de perte courantes (RMSE, BCE, CrossEntropy)
- —Présentation des optimiseurs (SGD, Adam, RMSprop)
- —Configuration de l'entraînement: boucles, mini-batchs
06.Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN) pour la Vision
- —Principes des convolutions et pooling
- —Architectures CNN classiques (LeNet, AlexNet, VGG)
- —Entraînement et évaluation de CNN sur des jeux de données d'images
- —Utilisation de `torchvision` et pre-trained models
07.Transfer Learning et Fine-tuning en Vision
- —Concepts de Transfer Learning et réutilisation de modèles pré-entraînés
- —Fine-tuning: ajustement de couches spécifiques
- —Techniques d'augmentation de données (Data Augmentation)
- —Applications pratiques avec des jeux de données réels
08.Réseaux de Neurones Récurrents (RNN) et Séquences
- —Limites des réseaux feed-forward pour les séquences
- —Architecture des RNN, GRU, et LSTMs
- —Entraînement de RNN pour des tâches séquentielles
- —Gestion des séquences de longueur variable
09.Traitement du Langage Naturel (NLP) avec PyTorch
- —Pré-traitement de texte: tokenisation, encodage
- —Word Embeddings: Word2Vec, GloVe, FastText
- —Application de RNN pour la classification de texte
- —Attention et mécanismes Transformer (introduction)
10.Techniques d'Optimisation Avancées et Régularisation
- —Régularisation (Dropout, L1/L2) et Batch Normalization
- —Apprentissage du taux d'apprentissage (Learning Rate Scheduling)
- —Early Stopping et gestion du overfitting
- —Hyperparameter tuning et bonnes pratiques
11.Déploiement et Production de Modèles PyTorch
- —Enregistrement et chargement des modèles PyTorch
- —Exportation de modèles pour l'inférence
- —Bases de TorchScript et ONNX
- —Considérations pour le déploiement en production
12.Projets Pratiques et Cas d'Étude Avancés
- —Application des connaissances sur un projet de bout en bout
- —Implémentation d'un modèle pour un problème réaliste
- —Analyse et interprétation des résultats du modèle
- —Bonnes pratiques de code et de documentation en PyTorch
Architecture et entraînement de réseaux neuronaux avancés
Concevoir, implémenter et entraîner des architectures de réseaux neuronaux profonds (CNN, RNN/LSTM, Transformers) adaptées à des problèmes complexes de vision par ordinateur et de traitement du langage naturel en utilisant PyTorch.
Maîtrise de l'écosystème PyTorch et ses API
Utiliser efficacement les API et modules clés de PyTorch (`torch.nn`, `torch.optim`, `torchvision`, `torchtext`) pour la construction, l'optimisation et l'évaluation de modèles de Deep Learning, en exploitant les tenseurs et les GPU.
Optimisation et régularisation de modèles IA
Appliquer des techniques avancées d'optimisation (optimiseurs, taux d'apprentissage) et de régularisation (dropout, batch normalization, early stopping) pour améliorer la performance et la généralisation des modèles.
Application du Deep Learning à la vision et au NLP
Mettre en œuvre des solutions basées sur le Deep Learning pour résoudre des problématiques concrètes en vision par ordinateur (classification, détection) et en traitement du langage naturel (analyse de sentiments, traduction) via PyTorch.
Financement
Cette formation est finançable via OPCO, plan de développement des compétences ou FAF. Nos conseillers prennent en charge le montage de votre dossier.
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Ils ont suivi cette formation
Rejoignez nos participants et développez vos compétences avec les experts IMI.
Points forts de la formation
Maîtriser le Deep Learning avec PyTorch — pourquoi la choisir ?
🎯
Approfondissement avec PyTorch
Plongez dans l'écosystème PyTorch, en maîtrisant ses API pour concevoir des modèles de Deep Learning performants et adaptés à vos projets.
🔍
Pratique de la Vision par Ordinateur
Apprenez à appliquer des réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour résoudre des problématiques concrètes en vision par ordinateur.
📊
Optimisation de Modèles IA
Maîtrisez les techniques d'optimisation et de régularisation pour améliorer la performance de vos modèles d'intelligence artificielle.
📚
Formation pour Tous Niveaux
Conçue pour tous, cette formation vous permet de progresser à votre rythme, quel que soit votre niveau d'expérience en Deep Learning.
🛠️
Modules Pratiques et Interactifs
Participez à des modules pratiques sur les tenseurs et les opérations de base, garantissant une compréhension solide des fondamentaux de PyTorch.
🌐
Applications en Traitement du Langage
Découvrez comment appliquer le Deep Learning au traitement du langage naturel, une compétence recherchée dans le secteur de l'IA.
Thématique
Questions clés
Tout ce que vous devez savoir sur Maîtriser le Deep Learning avec PyTorch.
Poser une questionCette formation est conçue pour être très pratique. Les participants travailleront sur des projets concrets et recevront des retours d'expérience réguliers pour améliorer leurs compétences.
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Maîtriser le Deep Learning avec PyTorch vous intéresse ?
Obtenez un devis personnalisé sous 24h — inter, intra ou sur-mesure.
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Financement
Financer Maîtriser le Deep Learning avec PyTorch
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge votre formation Maîtriser le Deep Learning avec PyTorch. Nos conseillers vous accompagnent pour identifier la solution la plus adaptée à votre situation.
OPCO
Formations financées via votre opérateur de compétences
Les OPCO (Opérateurs de Compétences) peuvent prendre en charge tout ou partie des frais de formation de vos salariés, dans le cadre du plan de développement des compétences ou de l’alternance. Renseignez-vous auprès de votre OPCO de rattachement.
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FAF
Aide à la formation pour les indépendants
Les Fonds d’Assurance Formation (FAF) financent les formations des travailleurs indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d’entreprise. Le financement dépend de votre code NAF/APE et de l’organisme auquel vous cotisez (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).
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FranceTravail
Des aides pour les demandeurs d’emploi
France Travail (ex-Pôle emploi) peut financer vos formations via des dispositifs comme l’AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour valider votre projet et vérifier votre éligibilité.
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Employeur
Votre entreprise peut financer votre formation.
Votre entreprise dispose d’un budget dédié à la formation. Rapprochez vous de la direction, du manager ou du service ressources humaines de votre entreprise pour en savoir plus.
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Région
Aides régionales pour la formation professionnelle
Les conseils régionaux proposent des aides financières pour favoriser l’accès à la formation, en particulier pour les jeunes, les demandeurs d’emploi ou les personnes en reconversion. Ces aides varient selon les régions.
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FNE Formation
Un soutien pour les entreprises en transformation
Le FNE-Formation accompagne les entreprises confrontées à des mutations économiques (transformation digitale, écologique, etc.). Il permet de financer les parcours de formation de leurs salariés, souvent à hauteur de 50 à 100 %, selon les cas.
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Nos conseillers pédagogiques analysent votre situation et vous orientent vers la solution la plus avantageuse.
Témoignages
Avis sur Maîtriser le Deep Learning avec PyTorch
5.0/5· 3 avis vérifiés
“Très contente de cette formation Maîtriser le Deep Learning avec PyTorch. L'animatrice était pédagogue et patiente. Les exercices pratiques m'ont permis de gagner confiance avant de me lancer.”
BL
Benjamin L.
Directeur·rice adjoint·e · Coopérative agricole
“Formation Maîtriser le Deep Learning avec PyTorch au top. Court mais efficace, on ne perd pas de temps. J'ai appris plus en 2 jours qu'en plusieurs années d'autodidaxie.”
VC
Valérie C.
Consultant·e · Chambre de commerce
“Honnêtement, j'avais des doutes avant de m'inscrire à Maîtriser le Deep Learning avec PyTorch. Mais le niveau du formateur et la qualité des échanges m'ont convaincu dès la première demi-journée.”
TM
Thierry M.
Responsable RH · Réseau bancaire
IMI en chiffres
Satisfaction96%
Taux de réussite94%
À propos d'IMIEn savoir plus sur IMI
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Notre mission
Former des professionnels avec des méthodes immédiatement applicables sur le terrain.
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FAQ
Questions fréquentes
Une question sur Maîtriser le Deep Learning avec PyTorch ? Nos conseillers pédagogiques vous répondent sous 24h.
Contacter un conseillerSolides bases en programmation Python. Connaissances approfondies en Machine Learning. Familiarité avec les concepts mathématiques de l'algèbre linéaire et du calcul différentiel.
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