Formation Deep Learning avec PyTorch – Réseaux de neurones et vision par ordinateur
La formation Deep Learning avec PyTorch proposée par Doussou Formation vous apprend à construire, entraîner et évaluer des réseaux de neurones avec Python et PyTorch.
Vous apprendrez notamment à :
- Manipuler les tenseurs et préparer les données.
- Construire un réseau de neurones avec nn.Module.
- Mettre en place une boucle d’entraînement et de validation.
- Utiliser des CNN pour la classification d’images.
- Exploiter des modèles préentraînés avec le Transfer Learning et le fine-tuning.
- Entraîner des modèles sur CPU et GPU.
- Évaluer les performances et analyser les erreurs de prédiction.
- Réaliser des prédictions sur de nouvelles données.
La formation se termine par un mini-projet de classification d’images avec PyTorch, couvrant l’ensemble du processus, de la préparation des données à l’inférence.
Jour 1 – Développement avec PyTorch
- Mise en place de l’environnement
- Tenseurs et opérations
- Exécution sur CPU et introduction à l’utilisation du GPU
- Préparation et organisation des données
- Dataset
- DataLoader
- Transformations des données
- Construction d’un réseau avec nn.Module
- Fonctions de perte
- Optimiseurs
- Boucle d’entraînement
- Validation
- Métriques de performance
- Sauvegarde et chargement des modèles
Travaux pratiques – Jour 1
Construction progressive d’une chaîne complète d’apprentissage avec PyTorch.
Jour 2 – Deep Learning appliqué à la vision
- Réseaux convolutionnels (CNN)
- Classification d’images
- Data augmentation
- Modèles préentraînés
- Transfer Learning
- Fine-tuning
- Gestion du déséquilibre des classes
- Matrice de confusion
- Analyse des mauvaises prédictions
- Inférence sur de nouvelles données
- Entraînement sur GPU et comparaison des performances
- Amélioration des performances
Mini-projet pratique
Développement d’un modèle complet de classification d’images avec PyTorch.
Autre(s) cours dans cette catégorie
→ Formation Python et science des données – Tour complet
→ Formation Python et IA : Apprendre à coder à l’ère des assistants virtuels
→ Formation OpenCV et Vision par ordinateur avec C++ – Traitement et analyse d’images
Préalables :
- Bases de programmation Python
- Notions de base en Machine Learning recommandées
- Des notions générales en algèbre linéaire sont un plus
Objectifs :
Développer, entraîner, évaluer et utiliser des modèles de Deep Learning avec PyTorch.Besoin d’un accompagnement professionnel ?
Au-delà de la formation, nos experts peuvent vous accompagner dans l’implantation, l’optimisation et la réalisation concrète de vos projets.
- Accompagnement, coaching et support après la formation
- Implantation d’outils et de bonnes pratiques
- Optimisation de processus et automatisations
- Intervention ponctuelle ou mandat sur mesure
En ligne
- 05/10/2026
- 06/10/2026
- 26/10/2026
- 27/10/2026
- 16/11/2026
- 17/11/2026
- 07/12/2026
- 08/12/2026
- 04/01/2027
- 05/01/2027
- 25/01/2027
- 26/01/2027
- 15/02/2027
- 16/02/2027
- 08/03/2027
- 09/03/2027
- 05/04/2027
- 06/04/2027
- 26/04/2027
- 27/04/2027
Cette formation peut également être proposée en soirée ou répartie sur plusieurs semaines, à raison d’une séance par semaine en journée.
Proposez-nous l’horaire ou le rythme qui vous conviendrait. Nous vérifierons les possibilités selon les disponibilités du formateur.
✉️ Écrivez-nous à INFO@DOUSSOU-FORMATION.COM
Tarifs
Informations pratiques
- Durée : 2 jour(s)
- Horaire : 9h à 16h30 (2 pauses café + 1h de dîner)
-
Format :
- En ligne (classe virtuelle en direct)
- Ou en présentiel, selon disponibilité
📄 Voir le plan de cours en PDF
Détails de l'inscriptionIntéressé·e par cette formation ?
Soumission gratuite et sans engagement
Inscription avec paiement par carte de crédit
FR
« Je tiens à vous remercier tous les deux d’avoir offert à mes ressources une excellente formation COBOL au cours des trois derniers jours.
Mamadou, merci d’avoir été si accommodant malgré le court préavis et d’avoir envoyé votre formateur à Gatineau pour ce cours personnalisé.
Nous avons hâte de poursuivre notre collaboration pour de futurs besoins de formation. »
(Traduit de l’anglais)
EN
“I want to thank you both for providing my resources with excellent COBOL training over the past 3 days. Mamadou, thank you for being so accommodating on such short notice and for sending your facilitator to Gatineau for this customized and personalized training course. We look forward to continuing our partnership for future training needs.”
FR
« Mamadou est venu nous aider à réorganiser notre panneau d’arrêt via un outil de rapport, Crystal Reports. Mamadou a réussi avec succès le travail de précision, au pixel près, puisque nous voulions un rapport similaire au design graphique original. Il nous a aidés à découper le projet par cycle et à intégrer le rapport à notre logiciel corporatif. La qualité que nous avons appréciée était le souci du détail et la constance. Mamadou a été très professionnel et connaît plusieurs autres technologies. Merci. »
EN
“Mamadou helped us reorganize our stop panel using a reporting tool, Crystal Reports. He successfully delivered precise, pixel-perfect work,
as we needed a report that matched the original graphic design. He helped us break the project down into cycles and integrate the report
into our corporate software. What we appreciated most was his attention to detail and consistency. Mamadou was very professional and
is knowledgeable in many other technologies. Thank you.”
(Translated from French)
FR
« Ce fut un plaisir de faire affaires avec Doussou Formation. Ce qui fait LA différence est le service personnalisé totalement à l'écoute des participants ainsi que l'adaptation aux besoins de formation. Flexibilité / Adaptabilité / Professionnalisme / Courtoisie. Merci ! »
EN
“It was a pleasure doing business with Doussou Formation. What truly makes THE difference is the personalized service, fully attentive
to participants, as well as the ability to adapt the training to their needs. Flexibility / Adaptability / Professionalism / Courtesy. Thank you!”
(Translated from French)