Maîtriser PyTorch : Formation complète au Deep Learning pour Développeurs et Data Scientists

Programme de la formation

Module 1

Introduction à PyTorch, Tensors & Manipulation de Données
Présentation de PyTorch, installation de l’environnement, différences avec d’autres frameworks. Création et manipulation des tensors, opérations de base, introduction à l'autograd. Prise en main de Torchvision et gestion des datasets.

Module 2

Réseaux de Neurones avec PyTorch : Fondamentaux et Personnalisation
Construction de réseaux via nn.Module et nn.Sequential. Initialisation, forward pass, backward pass manuel et automatique. Les couches standards (Linéaire, Convolutive, etc.). Customisation de modèles. Premiers entraînements supervisés (classification d'image).

Module 3

Débogage, Optimisation et Gestion des Expériences
Utilisation avancée de l'autograd pour le débogage. Gestion des erreurs courantes, visualisation des poids/activations. Optimisateurs (SGD, Adam, RMSProp). Utilisation des callbacks, early stopping, gestion des learning rates.

Module 4

Deep Learning Avancé : CNN, RNN, GAN et Transfert Learning
Implémentation avancée : réseaux convolutifs pour la vision, réseaux récurrents pour les séquences. Bases des GAN et cas d’usages. Transfert learning avec des modèles pré-entraînés (ResNet, BERT...). Introduction à PyTorch Lightning pour structurer ses projets.

Module 5

Mise en production, Déploiement et Bonnes Pratiques
Sérialisation et export de modèles. Intégration avec ONNX. Déploiement sur serveur/API, versioning des modèles. Optimisation GPU, batch processing, calcul distribué. Documentation, tests et collaboration en équipe sur des projets PyTorch réels.

Méthode d'évaluation

Etude de cas fil rouge (projet à réaliser à chaque fin de journée)
QCM d’évaluation intermédiaire
Présentation finale et soutenance orale d’un mini-projet

Méthode d'apprentissage

Cours interactifs avec nombreux exemples concrets
Ateliers pratiques guidés et exercices individuels
Correction collective et feedback personnalisé
Support de cours détaillé et badges de compétences