Déploiement opérationnel d'un modèle Deep Learning avec PyTorch en contexte métier — Formation certifiante | Buzzeemedia

Les entreprises qui investissent dans la formation prennent de l'avance. Déploiement opérationnel d'un modèle Deep Learning avec PyTorch en contexte métier en fait partie.

Cette formation professionnelle permet aux participants de concevoir et déployer un projet de Deep Learning en utilisant le framework PyTorch. Axée sur la résolution de problématiques d'entreprise, elle couvre la préparation des données, la construction de l'architecture neuronale, l'entraînement et l'optimisation des modèles. L'accent est mis sur les bonnes pratiques industrielles, l'interprétation des résultats et l'intégration des solutions dans les processus métiers existants. À l'issue de cette journée, les apprenants seront capables de piloter un projet Deep Learning de bout en bout, en alignement avec les objectifs opérationnels de leur organisation.

Objectifs

• Construire une architecture neuronale adaptée à un besoin métier spécifique", "Préparer et structurer des jeux de données pour un entraînement efficace", "Entraîner et optimiser un modèle Deep Learning avec PyTorch", "Évaluer la performance du modèle et interpréter les résultats", "Intégrer le modèle trained dans un workflow métier existant"]

Programme

[{"module": "Projet Deep Learning avec PyTorch : de la conception à l'intégration métier", "content": "Introduction aux fondamentaux du Deep Learning avec PyTorch. Définition d'un cas d'usage métiers (ex : prédiction de maintenance, scoring client). Collecte et prétraitement des données. Création d'un pipeline de données avec PyTorch. Design d'une architecture neuronale adaptée (CNN, RNN, ou Transformer selon le besoin). Configuration de l'environnement d'entraînement (GPU, optimiseurs, fonctions de perte). Entraînement du modèle et suivi des métriques. Techniques d'optimisation (hyperparamètres, early stopping). Validation des performances et interprétation des résultats. Intégration du modèle dans un processus métier (API, script automatisé). Étude de cas : application sur un problème ré

Modalités

• Durée : 1 jour (7 heures)
• Format : presentiel
• Tarif : Sur devis , finançable OPCO

Cette formation est dispensée par BusinessDigital.fr, organisme certifié Qualiopi (NDA 84692529769).