Formation Google Workspace - Maîtriser l'administration experte en entreprise

Programme de la formation

Module 1

Thématique : Fondamentaux Optuna avec PyTorch (frameworks, pruning, études parallèles)
Les participants explorent les bases avancées d'Optuna couplé à PyTorch pour des tâches de classification et régression. Ils réalisent des exercices pratiques de définition d'objectifs, configuration de pruners et lancement d'études parallèles sur GPU. Cas concrets issus de benchmarks industriels sont analysés, avec livrables incluant un premier script optimisé et des visualisations de résultats.

Module 2

Thématique : Intégration Optuna PyTorch et TensorFlow (comparaison frameworks, métriques)
Cette journée couvre l'intégration multi-frameworks en combinant Optuna avec PyTorch et TensorFlow. Les apprenants implémentent des comparaisons de performances, gèrent des métriques personnalisées et optimisent des architectures complexes. Des ateliers pratiques sur datasets réels permettent de produire des rapports d'optimisation détaillés et des modèles versionnés.

Module 3

Thématique : Pipelines MLOps avec Optuna PyTorch (CI/CD, suivi expériences)
Focus sur la construction de pipelines MLOps complets intégrant Optuna et PyTorch. Les professionnels déploient des workflows automatisés avec suivi d'expériences, gestion de versions et déploiement continu. Exercices incluent la création de conteneurs optimisés et l'intégration à des outils de monitoring, aboutissant à un pipeline fonctionnel livré en fin de journée.

Module 4

Thématique : Optimisation distribuée Optuna PyTorch (scaling, multi-objectif)
Les experts apprennent à scaler Optuna sur clusters pour des optimisations multi-objectifs avec PyTorch. Ils manipulent des stratégies avancées de sampling et d'élagage distribué sur cas d'usage réels. Livrables concrets comprennent des configurations clusterisées et des analyses de convergence avec benchmarks chiffrés pour valider les gains de performance.

Module 5

Thématique : Déploiement production Optuna PyTorch (sécurité, monitoring, certification)
Journée finale dédiée au passage en production de solutions Optuna et PyTorch. Les participants configurent des systèmes de monitoring temps réel, intègrent des garde-fous de sécurité et valident des modèles certifiants. Un projet final synthétise toutes les compétences acquises avec présentation d'un cas d'entreprise complet et livrables documentés.

Méthode d'évaluation

QCM final sur les concepts Optuna et MLOps
Projet pratique évalué avec présentation
Auto-évaluation des compétences acquises

Méthode d'apprentissage

Ateliers pratiques quotidiens sur GPU
Cas d'usage industriels réels
Feedback personnalisé par expert
Ressources et scripts fournis