Formation PyTorch - Maîtrisez le deep learning en 5 jours

Programme de la formation

Module 1

Jour 1 : Installation PyTorch et tensors essentiels (outils CUDA, ops vectorielles, livrables notebook interactif)
Plongez dans PyTorch en installant l'environnement GPU, manipulez tensors pour des calculs rapides, réalisez exercices sur formes et broadcasts, codez vos premiers gradients avec autograd, testez sur datasets MNIST, repartez avec un notebook fonctionnel prêt à scaler vos projets IA.

Module 2

Jour 2 : nn.Module et architectures basiques (méthodes build, forward pass, livrables modèle linéaire)
Construisez vos premiers modules nn.Module, assemblez couches linéaires et activations ReLU, entraînez un classificateur sur Fashion-MNIST via DataLoader, optimisez avec SGD et Adam, visualisez pertes en temps réel, appliquez à un cas concret de classification d'images pour booster vos compétences pratiques.

Module 3

Jour 3 : CNN et convolutions PyTorch (outils Conv2D, pooling, livrables réseau convolutif)
Maîtrisez les CNN avec Conv2d et MaxPool, codez un réseau pour reconnaissance d'objets CIFAR-10, gérez augmentations de données via transforms, monitorez entraînement avec TensorBoard, déboguez overfitting par dropout, terminez par un modèle performant sur validation pour des résultats immédiats.

Module 4

Jour 4 : RNN, LSTM et séquences (méthodes récurrentes, backprop through time, livrables prédicteur texte)
Explorez RNN et LSTM pour séries temporelles, traitez textes avec embeddings, entraînez un générateur de séquences sur IMDB reviews, gérez masques et packing, évaluez perplexité, intégrez à un projet NLP concret, gagnez en fluidité pour analyser vos propres données séquentielles.

Module 5

Jour 5 : Déploiement et projets avancés (TorchScript, ONNX, livrables app déployée)
Optimisez modèles avec quantization, exportez en TorchScript pour inférence rapide, testez déploiement Flask, intégrez GPU inference, finalisez un projet capstone sur dataset personnalisé, recevez feedback expert, repartez expert prêt à intégrer PyTorch dans vos workflows pros.

Méthode d'évaluation

Quiz quotidiens, exercices pratiques, projet final noté, auto-évaluation compétences.

Méthode d'apprentissage

70% pratique sur cas réels, 30% théorie interactive, exercices pairs coding.