Formation PyTorch Intensive
5 jours intensifs • 35 heures
Une formation immersive pour devenir autonome en Deep Learning avec PyTorch, le framework de référence en recherche et en production. De la manipulation de tenseurs jusqu’au déploiement de modèles avancés.
Objectifs de la formation
Manipuler efficacement les tenseurs PyTorch et comprendre le mécanisme d’autograd.
Implémenter et entraîner des réseaux neuronaux fully-connected, CNN et réseaux séquentiels.
Optimiser l’entraînement avec DataLoader, régularisation et bonnes pratiques d’ingénierie.
Mettre en production des modèles PyTorch (TorchScript, ONNX).
Programme détaillé • 5 jours
1
Jour 1 – Fondations PyTorch
- Installation et environnement (GPU, Colab)
- Tenseurs, opérations et broadcasting
- Autograd, gradients et premiers modèles
- Optimisation de base et boucle d’entraînement
2
Jour 2 – Réseaux fully-connected
- MLP et fonctions d’activation avancées
- Régularisation (Dropout, BatchNorm)
- DataLoader, datasets personnalisés
- Entraînement efficace et monitoring
3
Jour 3 – Réseaux convolutionnels (CNN)
- Opérations de convolution et pooling
- Architectures classiques (VGG, ResNet)
- Transfer learning avec torchvision
- Projet classification d’images
4
Jour 4 – Données séquentielles
- RNN, LSTM et GRU
- Introduction aux Transformers (nn.Transformer)
- Export TorchScript et ONNX
- Déploiement simple (TorchServe, API)
5
Jour 5 – Projet réel
- Conception et implémentation d’un projet complet
- Optimisation et debugging avancé
- Revue de code et bonnes pratiques
- Restitution, feedback et certification
Modalités pratiques
Durée : 5 jours • 35 heures
Format : 100 % à distance ou présentiel à Paris
Encadrement : suivi personnalisé et coaching
Évaluation : projet final
Attestation : remise en fin de formation
Tarif : nous consulter