Formation PyTorch Avancé - Maîtrisez le Deep Learning Pro

Programme de la formation

Module 1

Jour 1 : Architectures avancées PyTorch (CNN, RNN, outils TorchVision)
Plongez dans les CNN convolutifs et RNN récurrentes, configurez datasets avec DataLoader, entraînez premiers modèles sur cas concrets comme classification images, générez visualisations TensorBoard, produisez rapports de performance pour valider intuitions, vivez l'excitation de voir vos réseaux converger rapidement.

Module 2

Jour 2 : Optimisation et transfer learning (méthodes AdamW, schedulers)
Fine-tunez modèles pré-entraînés ResNet sur vos données, appliquez learning rate schedulers, testez techniques d'augmentation, mesurez gains sur benchmarks réels, itérez via hyperparameter search avec Optuna, repartez avec scripts optimisés prêts pour production, boostez vos projets dès demain.

Module 3

Jour 3 : GAN et VAE génératifs (torch.nn, distributions probabilistes)
Construisez GAN adversariaux pour synthétiser images réalistes, implémentez VAE variationnels avec KL-divergence, expérimentez sur datasets FashionMNIST, stabilisez entraînements via Wasserstein loss, générez livrables visuels époustouflants, maîtrisez l'art de la génération IA créative.

Module 4

Jour 4 : Déploiement et scaling (TorchServe, ONNX, distributed training)
Convertissez modèles en ONNX pour interopérabilité, déployez via TorchServe sur serveurs, scalez avec DataParallel sur GPU multi, testez latences réelles, intégrez APIs Flask pour apps web, produisez conteneurs Docker déployables, passez sans accroc de labo à prod.

Module 5

Jour 5 : Projets avancés et optimisation (profiling, quantization)
Développez projet capstone end-to-end sur défi client réel, profilez avec Torch Profiler pour bottlenecks, appliquez quantization INT8, benchmarkez accélérations x2-3, présentez portfolio certifiant, consolidez compétences via peer-review, repartez expert prêt à conquérir l'industrie IA.

Méthode d'évaluation

Quiz pratiques quotidiens
Projet final avec soutenance
Portfolio de livrables

Méthode d'apprentissage

Hands-on intensif 80% pratique
Cas réels d'entreprises
Feedback experts en temps réel