Formation pytorch

Formation Pytorch

Après avoir bouleversé de nombreux domaines scientifiques, l'intelligence artificielle s'installe dans l'industrie. Elle est portée en pratique par des frameworks Python dont fait partie PyTorch, désormais leader en deep learning
  • Durée : 2 jours
  • Public: Ingénieurs et programmeurs, data-scientists
  • Pré-requis : Bases de programmation python
  • Technicite ★★★☆☆
  • Modalités : Formation intra, à distance ou dans vos locaux (minimum 4 stagiaires)
  • Annulation : sans frais jusqu’à 3 semaines avant. Au-delà, 25% de la somme est due.
  • Modalités de paiement : Paiement à 30 jours.

Résumé

Après avoir bouleversé de nombreux domaines scientifiques, l’intelligence artificielle s’installe dans l’industrie. Elle est portée en pratique par des frameworks Python dont fait partie PyTorch, désormais leader en deep learning

Moyens techniques : Support de cours projeté pendant la formation et transmis a l’ensemble des stagiaires à l’issue de la formation; cas et exemples pratiques choisis selon les domaines d’intérêt des stagiaires
Suivi de l’exécution: Émargement demandé chaque demie-journée à tous les stagiaires
Évaluation : Questionnaire d’évaluation des acquis à l’issue de la formation
Satisfaction des sue dits omastionaire

Objectifs pédagogiques

Par l’exemple, les participants sont amenés à comprendre les concepts-clé de ces technologies et les dernières évolutions.

Technologies abordées

Tensor, autograd, torch.nn, Module, torch.optim, tensorboard, torchvision examples, TorchScript, torch.hub, torch.utils.dat

Compétences visées

  • Introduction appliquée au deep learning
  • De numpy à PyTorch : ndarray, Tensor, autograd, optimization
  • Data pipelines : Datasets, Extract-Transform-Load, epoch, batch, custom datasets, iterable
    datasets
  • torch.nn : Définition du modèle, apprentissage, checkpointing, inférence
  • Custom modules : autograd functions, new modules, new layers, debugging
  • PyTorch models in production : Flask & REST API, TorchScript, ONNX