Apprenez à concevoir et entraîner des réseaux neuronaux profonds. Utiliser PyTorch pour des applications concrètes de l'IA. Formation pratique intensive. Plongez dans la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel. Développez des modèles performants. Pour experts en IA.
—Entraînement et évaluation de CNN sur des jeux de données d'images
—Utilisation de `torchvision` et pre-trained models
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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
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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
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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)
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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
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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
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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
Le conseil de l'expert
L'un des objectifs pédagogiques clés de notre formation "Maîtriser le Deep Learning avec PyTorch" est de concevoir et entraîner des réseaux neuronaux profonds avancés. Les participants apprendront non seulement les concepts théoriques, mais également la mise en pratique de ces techniques via des projets concrets. Ce parcours leur permettra d'acquérir une expertise solide dans l'écosystème PyTorch, un outil incontournable pour les professionnels de l'IA.
Un défi fréquent rencontré par les apprenants dans le domaine du Deep Learning est la complexité de la mise en œuvre des modèles et l'optimisation des performances. Beaucoup de praticiens peinent à traduire des concepts théoriques en applications concrètes, ce qui peut entraîner des frustrations et des résultats insatisfaisants. Cette formation vise à surmonter ces obstacles en offrant une approche structurée et pratique pour maîtriser les réseaux neuronaux.
Ce qui différencie notre formation des autres options disponibles est notre approche centrée sur la pratique avec PyTorch, combinée à des exemples issus de l'industrie. Nous ne nous contentons pas d'expliquer les fondamentaux ; nous plongerons directement dans des cas d'utilisation concrets, notamment en vision par ordinateur et traitement du langage naturel. Cela permet aux participants de développer une compétence directement applicable à leurs projets professionnels.
Pour tirer le maximum de cette formation, nous recommandons aux participants de se préparer en révisant leurs connaissances en Python et en matière de bases de l'apprentissage automatique. En étant proactifs, ils pourront non seulement suivre le rythme des cours, mais aussi poser des questions pertinentes et s'engager pleinement dans les exercices pratiques. Soyez curieux et ouvert aux échanges, car chaque interaction enrichira votre expérience d'apprentissage.
Pourquoi choisir cette formation en langages et développement
🎯
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.
Compétences acquises
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.
Public, prérequis et modalités
Public visé
Ingénieurs Machine Learning
Développeurs IA
Chercheurs en Intelligence Artificielle
Data Scientists expérimentés
Prérequis
Aucun prérequis spécifique, mais une bonne compréhension des bases de l'apprentissage automatique et de la programmation en Python est recommandée.
Moyens pédagogiques
Salle équipée, supports remis en PDF, cas réels rejoués en atelier, 8 participants maximum.
Suivi & évaluation
Évaluation continue à travers des exercices pratiques et des projets
Révision des connaissances à travers des quizzes et des tests
Évaluation finale d'un projet individuel qui met en pratique les compétences acquises
Accessibilité
Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription.
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge tout ou partie du coût. Nos conseillers identifient avec vous la solution la plus adaptée à votre situation.
OPCO
Formations financées via votre opérateur de compétences
Les OPCO 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.
Les Fonds d'Assurance Formation financent les formations des indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d'entreprise (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).
France Travail peut financer votre formation via l'AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour vérifier votre éligibilité.
Dans le cadre du plan de développement des compétences, l'employeur prend en charge le coût pédagogique et maintient la rémunération pendant la formation.
Le FNE-Formation accompagne les entreprises en mutation économique ou en transition écologique et numérique, avec une prise en charge pouvant aller jusqu'à 100 %.
« Un participant a conçu un modèle de réseau neuronal avancé pour un projet de vision par ordinateur, utilisant efficacement PyTorch. »
« Un autre a optimisé un modèle existant, ce qui a permis d'améliorer significativement la performance des prédictions. »
Questions fréquentes
Solides bases en programmation Python. Connaissances approfondies en Machine Learning. Familiarité avec les concepts mathématiques de l'algèbre linéaire et du calcul différentiel.
Ordinateur portable avec 16Go RAM minimum. Carte graphique NVIDIA compatible CUDA (recommandé pour l'entraînement). Environnement de développement Python (Anaconda/Miniconda). Accès internet stable.
5 tests d'évaluation sont proposés à l'apprenant en fin de formation pour connaître son niveau sur chaque compétences visées.
Plateforme et contenus e-learning à disposition.
Test de positionnement Quizz &
Evaluations
Nous vous recevons lors d’un rendez-vous d’information préalable gratuit et confidentiel en visioconférence pour analyser vos besoins et co-construire votre parcours personnalisé.
Chaque demande s’accompagne de la remise d’une convention ou d’un contrat précisant l’ensemble des informations relatives à la formation (Tarifs, calendrier, durée, lieu…). Ce contrat/convention sera transmis électroniquement par email.
A partir de l’accord de prise en charge par le financeur sollicité, le bénéficiaire peut démarrer sous un délai de 11 jours ouvrés.
Si vous financez votre parcours de formation par vos propres moyens, alors le délai d'accès est immédiat. Vous pouvez entrer en formation tout au long de l’année.
♿️ Nous accueillons les personnes en situation de handicap. Les conditions d’accessibilité aux personnes handicapées sont inscrites sur le site imi-education.fr, rubrique Accessibilité.
Saskia Cazettes
Pour tout renseignement : 07 80 91 06 14 / saskia.c@imi-executive-solutions.com
23 mars 2026
La formation alterne apports théoriques, mises en situation pratiques et échanges entre participants. Chaque concept est directement appliqué via des exercices concrets et des cas réels.
Oui, chaque participant reçoit un support de cours complet (format numérique et/ou papier) qu'il peut conserver à l'issue de la formation.
Certaines de nos formations sont éligibles au Compte Personnel de Formation (CPF). Consultez la fiche formation ou contactez-nous pour vérifier l'éligibilité.
Plusieurs dispositifs de financement existent : CPF, OPCO, plan de développement des compétences, financement individuel. Notre équipe peut vous accompagner dans vos démarches.
Oui, notre équipe reste disponible pour toute question post-formation. Vous bénéficiez également d'un accès à nos ressources en ligne pendant 6 mois après votre parcours.
Cette 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.
Non, cette formation est conçue pour des experts en IA qui ont déjà des connaissances en matière de Deep Learning. Cependant, nous recommandons aux débutants de commencer par nos formations de base sur l'apprentissage automatique et la programmation en Python.
Nous utilisons PyTorch comme principal outil pour l'apprentissage et la mise en œuvre de réseaux neuronaux profonds. Les participants auront également accès à d'autres outils et logiciels pertinents pour le Deep Learning.
Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription. Contactez-nous à hello@imi-executive-solutions.com ou au 06 72 09 69 52.
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