TensorFlow et PyTorch sont aujourd'hui les deux frameworks de référence du Deep Learning. Ils constituent la base technique de la majorité des systèmes modernes d'IA : vision par ordinateur, NLP, modèles génératifs, systèmes embarqués, recherche et production à grande échelle. Avec la formation « TensorFlow / PyTorch », BackProp propose aux ingénieurs une approche méthodologique, progressive et rigoureuse pour comprendre les fondations du Deep Learning, maîtriser les frameworks, et construire des modèles robustes, interprétables et industrialisables.
Une expertise Deep Learning ancrée dans la pratique
BackProp forme depuis plusieurs années des ingénieurs et équipes techniques aux fondations mathématiques, algorithmiques et logicielles du Deep Learning.
Notre approche : maîtrise de TensorFlow / Keras et PyTorch, compréhension des réseaux de neurones, CNN, Transformers, expérience des projets ML de bout en bout, capacité à relier théorie, implémentation et usages industriels.
À qui s'adresse cette formation ?
Cette formation est conçue pour les ingénieurs logiciels, ingénieurs data / ML, ingénieurs R&D et profils techniques souhaitant maîtriser le Deep Learning moderne.
Une culture technique est requise (programmation, algèbre linéaire de base). Le contenu est adapté au niveau réel des participants, du premier contact avec le DL jusqu'à des usages avancés.
Formats et adaptation
Durée : 1 à plusieurs jours (selon le niveau des participants et le degré d'approfondissement souhaité)
Public : Ingénieurs
Format : Présentiel ou distanciel
Approche : Progressive, avec de nombreux exemples et démonstrations
Le contenu est modulable : introduction accélérée, approfondissement CNN/Transformers, focus TensorFlow ou PyTorch, ou articulation avec des projets internes.
Objectifs pédagogiques
À l'issue de la formation, les participants sont capables de :
- Comprendre les fondations mathématiques et algorithmiques du Deep Learning
- Maîtriser les architectures de réseaux neuronaux (DNN, CNN, Transformers)
- Implémenter des modèles en TensorFlow/Keras ou PyTorch
- Comprendre les différences entre API symboliques et impératives
- Contrôler la boucle d'entraînement et l'optimisation
- Structurer un projet ML de bout en bout
- Préparer l'industrialisation et l'évolution des modèles
Plan de formation (TensorFlow & PyTorch)
Le plan est identique pour TensorFlow et PyTorch. Les différences portent sur les APIs et les outils, pas sur la méthode.
1. Introduction au Deep Learning : Rappels IA/ML/DL, rupture programmation déterministe vs modèles apprenants, cas d'usage.
2. Fondations mathématiques : Fonctions composées, dérivées, gradients, rétropropagation, optimisation, fonction de perte.
3. Réseaux de neurones artificiels : Perceptron, DNN, sur-apprentissage, régularisation.
4. CNN : Convolutions, filtres, pooling, activation, vision par ordinateur, MNIST, ImageNet.
5. Architectures modernes : Limites RNN/LSTM, attention, Transformers, Hugging Face.
6. Frameworks Deep Learning : Panorama, positionnement TensorFlow/Keras et PyTorch.
7. Programmer avec TensorFlow / PyTorch : API symbolique et impérative, construction de modèles.
8. Boucle d'entraînement : Entraînement standard vs personnalisé, GradientTape/Autograd, hyperparamètres, debug.
9. Projet ML de bout en bout : Cadrage, préparation données, entraînement, validation, mise en perspective industrielle.
Une formation orientée compréhension et maîtrise
Chez BackProp, nous insistons sur la compréhension des mécanismes internes, la capacité à faire des choix d'architecture éclairés, la maîtrise du passage du prototype à la production et une vision réaliste des limites, coûts et risques.
Cette formation vise à donner aux ingénieurs les fondations solides nécessaires pour évoluer durablement dans des projets IA exigeants.
Une méthode d'ingénierie du Deep Learning
Se former à TensorFlow ou PyTorch, ce n'est pas apprendre une API : c'est acquérir une méthode d'ingénierie du Deep Learning.
La formation évite l'écueil du « copier-coller de notebooks » et donne aux participants une compréhension réelle de ce qu'ils entraînent et déploient.
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Se former à TensorFlow ou PyTorch, ce n'est pas apprendre une API : c'est acquérir une méthode d'ingénierie du Deep Learning.
Contactez BackProp pour construire une formation TensorFlow / PyTorch adaptée à votre niveau, à vos enjeux techniques et à votre contexte métier.