Pourquoi Choisir la Formation PyTorch chez Netz Informatique ?
PyTorch est une bibliothèque de deep learning reconnue mondialement, utilisée par des chercheurs et développeurs pour concevoir, entraîner et déployer des modèles d’intelligence artificielle performants. Chez Netz Informatique, nous vous offrons une formation complète pour maîtriser PyTorch et exploiter pleinement son potentiel, adaptée à vos objectifs.
Les avantages de notre formation :
Maîtrise Complète :
Notre programme couvre tous les aspects de PyTorch, de la création de modèles de réseaux neuronaux à l’optimisation des performances, pour vous permettre de devenir autonome dans vos projets d’apprentissage profond.
Opportunités Professionnelles :
Avec des compétences solides en PyTorch, accédez à de nouvelles opportunités dans le domaine de l’intelligence artificielle, que ce soit pour développer vos propres projets ou accompagner d’autres entreprises.
Approche Pratique :
Nous favorisons un apprentissage basé sur des cas concrets : création de modèles réels, gestion de données complexes, et mise en œuvre de techniques avancées comme les réseaux convolutifs (CNN) et récurrents (RNN).
Apprentissage Personnalisé :
Nos formateurs adaptent le contenu aux besoins spécifiques des participants, qu’ils soient débutants ou souhaitent approfondir leurs compétences en deep learning.
Contenu de la Formation et Programme PyTorch
1. Informations Générales
- Durée de la formation : 14 heures (2 jours)
- Nombre de participants : Maximum 8 personnes pour garantir un suivi personnalisé.
- Lieu de la formation :
- Centre de formation Netz Informatique à Haguenau
- En ligne via nos plateformes virtuelles
- Public cible : Toute personne souhaitant maîtriser PyTorch, notamment :
- Développeurs souhaitant intégrer des techniques de deep learning à leurs compétences.
- Chercheurs ou étudiants en informatique, mathématiques ou sciences des données.
- Professionnels souhaitant automatiser des processus ou développer des solutions basées sur l’IA.
- Toute personne intéressée par le développement d’applications utilisant le machine learning.
2. Objectifs de la Formation
Objectif général :
Permettre aux participants de maîtriser PyTorch pour concevoir, entraîner et déployer des modèles d’apprentissage profond performants et innovants.
Objectifs pédagogiques spécifiques et mesurables :
À l’issue de la formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les concepts fondamentaux du deep learning et les principes de PyTorch.
- Créer des modèles de réseaux neuronaux simples et complexes.
- Préparer et manipuler des ensembles de données pour l’entraînement des modèles.
- Implémenter des architectures avancées telles que les réseaux convolutifs (CNN) et récurrents (RNN).
- Optimiser les performances des modèles grâce à des techniques de régularisation et de tuning d’hyperparamètres.
- Analyser les performances des modèles en utilisant des métriques et des outils d’évaluation.
- Déployer des modèles PyTorch sur des environnements locaux ou cloud.
- Explorer les capacités de PyTorch pour des applications avancées comme le transfert d’apprentissage et les GANs (Generative Adversarial Networks).
3. Programme de la Formation PyTorch
Avant la formation :
- Analyse des besoins des participants :
- Envoi d’un questionnaire préalable pour évaluer le niveau actuel, les attentes et les objectifs spécifiques de chaque participant.
- Entretien téléphonique individuel si nécessaire pour approfondir l’analyse.
Jour 1 :
Matin (09:00 – 12:00)
Accueil et Introduction (30 minutes)
- Présentation de la formation et des objectifs.
- Tour de table pour connaître les participants et leurs attentes.
Premiers Pas avec PyTorch (1 heure)
- Installation et configuration de PyTorch (local ou via Google Colab).
- Vue d’ensemble de l’architecture de PyTorch : Tensors, Modules, et Autograd.
- Concepts fondamentaux du deep learning appliqués avec PyTorch.
Création de Modèles Simples (1 heure 30)
- Construction d’un modèle séquentiel avec nn.Module.
- Entraînement et évaluation d’un modèle sur un jeu de données simple.
- Introduction aux fonctions de perte et optimisateurs.
Après-midi (14:00 – 17:00)
Manipulation des Données (1 heure 30)
- Chargement et transformation des données avec PyTorch DataLoader.
- Prétraitement des données : normalisation, encodage et augmentation.
- Exploration de datasets standard (MNIST, CIFAR-10).
Création et Visualisation de Modèles (1 heure)
- Utilisation des blocs avancés de PyTorch pour construire des architectures personnalisées.
- Visualisation des modèles et des performances avec Matplotlib.
Jour 2 :
Matin (09:00 – 12:00)
Introduction aux Architectures Avancées (1 heure)
- Mise en œuvre d’un réseau convolutif (CNN) pour l’analyse d’images.
- Entraînement et évaluation d’un modèle CNN sur un dataset d’images.
Optimisation et Régularisation (1 heure 30)
- Introduction aux techniques de régularisation : dropout, batch normalization.
- Ajustement des hyperparamètres pour améliorer les performances des modèles.
Évaluation et Suivi des Modèles (1 heure)
- Suivi des métriques de performance avec TensorBoard.
- Analyse des courbes de perte et des résultats pour ajuster le modèle.
Après-midi (14:00 – 17:00)
Déploiement et Utilisation en Production (1 heure)
- Exportation et sauvegarde des modèles PyTorch.
- Introduction au déploiement via TorchServe ou Flask.
Stratégies d’Amélioration et Perspectives (1 heure)
- Utilisation du transfert d’apprentissage avec des modèles pré-entraînés.
- Exploration de PyTorch Lightning pour la simplification des workflows complexes.
Conclusion et Perspectives (1 heure)
- Bonnes pratiques pour le développement et la maintenance de projets PyTorch à long terme.
- Ressources et outils pour approfondir ses compétences en intelligence artificielle.
- Session de questions-réponses et retours des participants.
Méthodes Pédagogiques et Techniques pour la Formation PyTorch
Approche Pédagogique :
- Formation interactive et participative, favorisant les échanges et le partage d’expériences entre les participants.
- Alternance de théorie et de pratique, avec une emphase sur les exercices concrets pour la création, l’entraînement et le déploiement de modèles de deep learning avec PyTorch.
- Personnalisation de l’apprentissage, adaptée aux besoins spécifiques identifiés lors de l’analyse préalable.
Supports Pédagogiques :
- Manuel de formation détaillé remis à chaque participant, incluant des guides pratiques pour PyTorch et ses fonctionnalités avancées.
- Supports de cours numériques (diaporamas, tutoriels pas à pas, et ressources visuelles interactives).
- Accès à une plateforme en ligne contenant des ressources supplémentaires, des études de cas, et des exercices complémentaires pour approfondir les acquis.
Outils et Technologies :
- Ordinateurs individuels équipés de Python, PyTorch, et des bibliothèques nécessaires pour le développement de projets d’apprentissage profond.
- Environnement virtuel pour les formations en ligne avec partage d’écran, outils collaboratifs, et assistance technique en direct.
- Démonstrations en temps réel sur des notebooks Jupyter ou Google Colab pour illustrer les concepts abordés et leur application pratique.
Profil du Formateur
Mikail LEKESIZ :
- Expert en Intelligence Artificielle : Plus de 20 ans d’expérience en formation et en développement de solutions basées sur l’apprentissage automatique.
- Spécialiste PyTorch : Connu pour ses compétences approfondies dans la conception et l’optimisation de modèles de deep learning avec PyTorch.
- Formateur Professionnel : Réputé pour sa pédagogie et sa capacité à rendre les apprenants autonomes dans leurs projets d’IA.
- Consultant en Deep Learning : A accompagné de nombreuses entreprises dans la mise en œuvre de solutions d’intelligence artificielle adaptées à leurs besoins spécifiques.
- Approche Centrée sur l’Apprenant : Met l’accent sur les besoins spécifiques des participants et les meilleures pratiques pour réussir dans le domaine de l’intelligence artificielle.
Évaluation et Certification pour la Formation PyTorch
- Méthodes d’Évaluation :
Évaluations continues :
Quiz et exercices pratiques à la fin de chaque module pour valider la compréhension des concepts liés à PyTorch et au deep learning.
Projet pratique final :
Développement d’un modèle complet avec PyTorch, intégrant les compétences acquises tout au long de la formation (prétraitement des données, entraînement, évaluation et déploiement).
Feedback personnalisé :
Retour individuel sur les points forts et axes d’amélioration de chaque participant, avec des recommandations pour approfondir les compétences.
- Certification :
Attestation de formation :
Remise d’une attestation aux participants ayant suivi au moins 80 % de la formation.
Certification PyTorch (en option) :
Possibilité de passer une certification officielle, telle que la certification PyTorch ou TensorFlow Developer Certificate, reconnue dans le domaine de l’intelligence artificielle.
Accompagnement personnalisé :
Assistance dans les démarches pour s’inscrire et se préparer à la certification PyTorch ou à toute autre certification pertinente en apprentissage automatique.
Modalités d’Inscription et d’Admission
- Procédure d’inscription :
- Formulaire d’inscription en ligne sur formation-haguenau.fr
- Date limite d’inscription : Une semaine avant le début de la formation
- Modes de paiement : Carte bancaire, virement, prise en charge par l’entreprise ou organisme financeur
- Prérequis :
- Cette certification s’adresse à des professionnels exerçant dans le domaine informatique mais aussi à d’autres professionnels au contact de ces technologies
- Participants en situation de handicap :
- Locaux accessibles aux personnes à mobilité réduite
- Supports pédagogiques adaptables (taille des polices, contrastes, supports audio)
- Contact dédié pour étudier les besoins spécifiques : veuillez nous contacter à l’avance au 03 67 31 02 01 ou par email à contact@netzinformatique.fr
Points Forts de la Formation PyTorch
Formateur Expert et Pédagogue :
Mikail LEKESIZ, avec une vaste expérience en développement de solutions d’intelligence artificielle et deep learning, assurant une formation pratique et adaptée aux besoins réels des participants.
Petits Groupes :
Maximum 8 participants pour garantir un accompagnement personnalisé et un suivi rapproché tout au long de la formation.
Approche Pratique :
De nombreux exercices pratiques et projets concrets utilisant PyTorch pour créer, entraîner et déployer des modèles de deep learning.
Contenu Actualisé :
Formation constamment mise à jour pour intégrer les dernières avancées de PyTorch, TensorFlow, et du domaine de l’intelligence artificielle.
Suivi Post-Formation :
Assistance disponible après la formation pour répondre aux questions, accompagner dans la mise en œuvre des projets et garantir la réussite des initiatives en deep learning.
Résultats Attendus
Maîtrise complète de PyTorch :
Capacité à concevoir, entraîner et déployer des modèles de deep learning de manière autonome.
Gestion de projets en apprentissage profond :
Compréhension approfondie des flux de travail en intelligence artificielle, de la préparation des données à l’évaluation des modèles.
Personnalisation et développement avancé :
Capacité à concevoir des architectures complexes (CNN, RNN, GANs) et à exploiter les fonctionnalités avancées de PyTorch.
Optimisation des performances :
Compétences pour optimiser les modèles en termes de vitesse, précision et robustesse à l’aide de techniques avancées.
Application des bonnes pratiques :
Mise en œuvre des meilleures pratiques en matière de machine learning et de développement pour assurer la pérennité et l’efficacité des projets.
Conformité aux Critères Qualiopi
Critère 2 – Objectifs et Adaptation :
- Analyse des Besoins des Participants :
- Questionnaire préalable pour identifier le niveau et les attentes
- Adaptation du contenu en fonction des besoins spécifiques identifiés
- Objectifs d’Apprentissage Spécifiques et Mesurables :
- Objectifs clairement définis pour chaque module
- Évaluation des acquis pour mesurer l’atteinte des objectifs
- Adaptabilité de la Formation :
- Contenu ajustable en fonction du rythme et des besoins des participants
- Accompagnement individuel possible pour les participants ayant des besoins particuliers
- Accessibilité des Supports Pédagogiques :
- Supports disponibles en formats alternatifs (imprimés, numériques, audio)
- Accès en ligne aux ressources pédagogiques
- Feedback et Amélioration Continue :
- Recueil systématique des feedbacks des participants
- Mise à jour régulière du programme en fonction des retours
Contact et Assistance
- Coordinateur de la formation : Mikail LEKESIZ
- Coordonnées :
- Adresse : Centre de Formation Netz Informatique, 1a route de Schweighouse, 67500 Haguenau
- Site web : formation-haguenau.fr
Questions Fréquemment Posées
La formation est-elle adaptée aux débutants ?
Oui, notre formation PyTorch est conçue pour s’adapter à tous les niveaux, y compris les débutants en intelligence artificielle. Un questionnaire préalable nous permet d’ajuster le contenu en fonction des besoins et du niveau de chaque participant.
Puis-je bénéficier d’un soutien après la formation ?
Oui, nous offrons un support post-formation pour répondre à vos questions, vous accompagner dans vos projets de deep learning, et vous aider à appliquer les concepts appris.
La formation est-elle éligible au CPF ?
Oui, cette formation PyTorch est éligible au Compte Personnel de Formation (CPF), permettant une prise en charge financière de votre apprentissage.
Dois-je avoir un environnement de développement installé pour la formation en ligne ?
Non, vous n’avez pas besoin d’installer un environnement spécifique sur votre ordinateur avant la formation. Nous fournirons un accès à des plateformes comme Google Colab ou des notebooks Jupyter configurés, prêts à être utilisés pour pratiquer et appliquer les concepts enseignés.
Conclusion et Invitation à Participer
Chez Netz Informatique, nous nous engageons à vous offrir une formation PyTorch de qualité, adaptée à vos besoins et à vos objectifs en intelligence artificielle. Rejoignez-nous pour cette formation et apprenez à concevoir, entraîner et déployer des modèles de deep learning performants pour exceller dans le domaine de l’IA.
Inscrivez-vous dès maintenant sur formation-haguenau.fr ou contactez-nous pour plus d’informations.
