Formation PyTorch.
Score de satisfaction : 4.44/5
Durée :
1 jour
Distanciel et 16 villes en France
numero vert : 0805 950 800 (service et appel gratuits)
PyTorch
à partir de
800 €HT

Référence :
SF33829
Durée :
1 jour

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Ce stage comprend
 7 heures de formation
Support de cours numérique
Pauses et snacks à volonté
Prise en charge OPCO possible
Disponible à distance

Formation PyTorch.

1 journée de formation intensive pour apprendre à utiliser PyTorch dans des projets de Data Science !

Découvrez le monde fascinant du deep learning avec PyTorch, l'un des frameworks les plus populaires et puissants du moment. Cette formation d'une journée, conçue pour les professionnels de la Data Science, vous plongera dans les concepts essentiels de PyTorch. De la manipulation des tenseurs à la construction de réseaux de neurones complexes, en passant par des techniques avancées comme le transfert d'apprentissage, vous acquerrez des compétences pratiques pour mettre en œuvre PyTorch dans vos projets. Grâce à des cas pratiques pertinents, vous renforcerez votre apprentissage et serez prêt à relever les défis du deep learning. Rejoignez-nous pour une immersion complète dans l'univers de PyTorch !

Objectifs pédagogiques.

1Identifier les composants clés de PyTorch et leur utilité

2Créer et manipuler des tenseurs en utilisant PyTorch

3Construire des modèles de réseaux de neurones avec PyTorch

4Entraîner, évaluer et optimiser des modèles avec PyTorch

5Appliquer des techniques de transfert d'apprentissage avec PyTorch

Prérequis : Maîtrise de Python, compréhension solide des concepts fondamentaux du machine learning et des réseaux de neurones (deep learning).
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Programme de formation PyTorch.

PDF

Introduction à la formation PyTorch

Présentation de PyTorch et de son écosystème
Comparaison avec d’autres frameworks (TensorFlow, Keras)
Installation et configuration de l’environnement

Tenseurs et opérations de base

Définition et création de tenseurs
Opérations arithmétiques et manipulation de tenseurs
Exemple de cas pratiques : manipulation d’images avec des tenseurs

Réseaux de neurones avec PyTorch

Introduction aux réseaux de neurones
Création de modèles avec ‘torch.nn’
Exemple de cas pratiques : construction d’un réseau de neurones pour la classification d’images

Entraînement et optimisation de modèles

Fonctions de coût et optimiseurs
Backpropagation et mise à jour des poids
Techniques de régularisation
Exemple de cas pratiques : entraînement d’un modèle pour la prédiction de séries temporelles

Apprentissage par transfert avec PyTorch

Concepts de l’apprentissage par transfert (transfer learning)
Utilisation de modèles pré-entraînés
Fine-tuning
Exemple de cas pratiques : classification d’images en utilisant un modèle pré-entraîné

Notre charte qualité et éthique.

A travers sa Charte Engagement Qualité, Sparks s’engage à tout mettre en œuvre pour que chaque session de formation soit un succès et que votre satisfaction soit totale.

Amandine de Sparks
Des chiffres étincelants.
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