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Formation : Deep Learning avec PyTorch

Deep Learning avec PyTorch


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4,3 / 5

Nouvelle formation

Grâce à sa syntaxe simple et intuitive, PyTorch, bibliothèque logicielle Python, est considérée comme plus aisée à apprendre que les autres frameworks deep learning. Sa large communauté permet d’obtenir une documentation utile à tous les développeurs, même débutants en apprentissage profond et en calcul tensoriel.


INTER
INTRA
SUR MESURE

Cours pratique en présentiel ou à distance
Disponible en anglais, à la demande

Réf. DLT
  4j - 28h00
Prix : 2440 € H.T.
Pauses-café et
déjeuners offerts

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Grâce à sa syntaxe simple et intuitive, PyTorch, bibliothèque logicielle Python, est considérée comme plus aisée à apprendre que les autres frameworks deep learning. Sa large communauté permet d’obtenir une documentation utile à tous les développeurs, même débutants en apprentissage profond et en calcul tensoriel.


Objectifs pédagogiques
À l’issue de la formation, le participant sera en mesure de :
Savoir manipuler des images et du texte avec PyTorch
Mettre en place un entraînement de réseaux de neurones à partir de zéro ou en utilisant le transfer learning
Connaître les modules de PyTorch pour charger les données
Avoir des notions sur les entraînements distribués
Avoir des notions sur les nouvelles méta-architectures telles que les transformers

Public concerné
Concepteurs-développeurs en machine learning, data scientists, ingénieurs en IA.

Prérequis
Pratique de Python et du machine learning.
Vérifiez que vous avez les prérequis nécessaires pour profiter pleinement de cette formation en faisant  ce test.

Modalités d'évaluation
Le formateur évalue la progression pédagogique du participant tout au long de la formation au moyen de QCM, mises en situation, travaux pratiques…
Le participant complète également un test de positionnement en amont et en aval pour valider les compétences acquises.

Programme de la formation

1
Prise en main de PyTorch

  • PyTorch et ses principes fondamentaux.
  • Installer PyTorch et les composantes associées.
  • Comparaison entre les librairies Numpy et PyTorch.
  • PyTorch vs Tensorflow.
  • Principes du calcul distribué.
Travaux pratiques
Installation de PyTorch. Manipulation de tenseurs et de matrices.

2
Sous-modules de PyTorch pour l'entraînement des réseaux de neurones

  • Présentation des sous-modules de Pytorch pour l'entraînement des réseaux de neurones.
  • Rappels sur la propagation forward.
  • Rappels sur la rétropropagation des gradients.
  • Chargement des données.
  • Définir un réseau neuronal de convolution avec le package torch.nn, entraîner le modèle, le tester.
Travaux pratiques
Mise en place d'un réseau CNN pour la classification d'images.

3
Transfer learning et utilisation de réseaux pré-entrainés

  • Principe du transfer learning.
  • Exemples de mise en œuvre de l'apprentissage par transfert.
  • Les étapes de la méthode de transfer learning dans les projets de machine learning.
  • Utilisation de réseaux pré-entrainés.
Travaux pratiques
Reprise d'exercices précédents, pour améliorer les métriques avec la mise en place du transfer learning.

4
Les méta-architectures pour des projets complexes

  • Présentation des méta-architectures.
  • Problématique de détection d'objets.
  • Problématique de segmentation d'images.
  • L'architecture réseau UNet : les blocs codeur-décodeur et PyTorch.
Travaux pratiques
Création d'un modèle UNet simple pour la segmentation d'images. Comparaison avec le transfer learning pour UNet.

5
Le NLP avec PyTorch et spaCy

  • Le traitement automatique du langage naturel (NLP, pour Natural Language Processing).
  • L'intérêt de PyTorch et de spaCy.
  • Principe des pipelines.
  • Processing de texte .
  • Entraînement de réseaux récurrents / biLSTM.
  • Utilisation de PyTorch et spaCy pour le NLP.
Travaux pratiques
Topic modelling sur des avis de films. Analyse des sentiments sur des tweets.

6
Transformers et mécanismes d'attention

  • Les transformers pour le traitement automatique des langues.
  • Détail des mécanismes d'attention.
  • Le mécanisme d'attention appliqué à une séquence : auto-attention.
  • Fonctionnement des transformers.
Travaux pratiques
Mise en place d'un modèle de traduction.


Parcours certifiants associés
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Solutions de financement
Plusieurs solutions existent pour financer votre formation et dépendent de votre situation professionnelle.
Découvrez-les sur notre page Comment financer sa formation ou contactez votre conseiller formation.

Avis clients
4,3 / 5
Les avis clients sont issus des évaluations de fin de formation. La note est calculée à partir de l’ensemble des évaluations datant de moins de 12 mois. Seules celles avec un commentaire textuel sont affichées.
NICOLAS D.
12/11/24
5 / 5

Très positif. La formation permet de disposer de bases satisfaisantes pour envisager l’utilisation de pytorch sur des use-case variés. Le scope étendu permet de "réviser" certains concepts et d’en approfondir de nouveaux. La partie du support de cours sur le fonctionnement des réseaux est très intéressante et formative.
BENOIT V.
12/11/24
5 / 5

Contenu très intéressant; Les cours sur le RNN et transformers mériteraient de prendre plus de temps.
HOANG TRUNG N.
12/11/24
4 / 5

J’apprécie l’équilibre entre le théorie et la quantité/qualité du TP.



Horaires
les cours ont lieu de 9h à 12h30 et de 14h à 17h30.
Les participants sont accueillis à partir de 8h45. Les pauses et déjeuners sont offerts.
Pour les stages pratiques de 4 ou 5 jours, quelle que soit la modalité, les sessions se terminent à 16h le dernier jour.

Dates et lieux
Sélectionnez votre lieu ou optez pour la classe à distance puis choisissez votre date.
Classe à distance

Dernières places
Date garantie en présentiel ou à distance
Session garantie
PARTICIPANTS
Futurs managers et responsables d’équipe souhaitant structurer leur pratique managériale

PRÉREQUIS
Aucun

COMPÉTENCES DU FORMATEUR
Les experts qui animent la formation sont des spécialistes des matières abordées. Ils ont été validés par nos équipes pédagogiques tant sur le plan des connaissances métiers que sur celui de la pédagogie, et ce pour chaque cours qu’ils enseignent. Ils ont au minimum cinq à dix années d’expérience dans leur domaine et occupent ou ont occupé des postes à responsabilité en entreprise.

MODALITÉS D’ÉVALUATION
Le formateur évalue la progression pédagogique du participant tout au long de la formation au moyen de QCM, mises en situation, travaux pratiques… Le participant complète également un test de positionnement en amont et en aval pour valider les compétences acquises.

MOYENS PÉDAGOGIQUES ET TECHNIQUES
• Les moyens pédagogiques et les méthodes d’enseignement utilisés sont principalement : aides audiovisuelles, documentation et support de cours, exercices pratiques d’application et corrigés des exercices pour les stages pratiques, études de cas ou présentation de cas réels pour les séminaires de formation. • À l’issue de chaque stage ou séminaire, ORSYS fournit aux participants un questionnaire d’évaluation du cours qui est ensuite analysé par nos équipes pédagogiques. • Une feuille d’émargement par demi-journée de présence est fournie en fin de formation ainsi qu’une attestation de fin de formation si le stagiaire a bien assisté à la totalité de la session.

MODALITÉS ET DÉLAIS D’ACCÈS
L’inscription doit être finalisée 24 heures avant le début de la formation.

ACCESSIBILITÉ AUX PERSONNES HANDICAPÉES
Pour toute question ou besoin relatif à l’accessibilité, vous pouvez joindre notre équipe PSH par e-mail à l'adresse psh-accueil@orsys.fr.