Formation TensorFlow avancé

Machine Learning et Deep Learning

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Informations générales

Référence DS032

Durée 2 jours (14h)

Tarif 1 610 €HT

Repas 46 €HT (en option)

Objectifs

Après ce cours, vous serez capable de :

Concevoir une application utilisant des réseaux de neurones end-to-end

Public

Ce cours s'adresse avant tout aux personnes suivantes :

Chefs de projet, architectes

Prérequis

Pour suivre ce cours, vous devez déjà posséder les connaissances suivantes :

Connaissance de TensorFlow et Keras

Programme de la formation

Rappels sur le fonctionnement de TensorFlow 2

Gestion de graphes et de la persistence
Utilisation de fonctions Python dans le graphe

Modèles complexes avec Keras et TensorFlow

Couches de Deep Learning
Convolutions
Réseaux récurrents, LSTM
Techniques avancées de Deep Learning
Mise en oeuvre: GAN, Autoencodeurs

TensorFlow Extended

Présentation de TensorFlow Hub, librairie de composants pour la construction de modeles d'apprentissage
Travaux pratiques avec les exemples fournis par TensorFlow
Utilisation des TPU
Utilisation de pipelines

Déployer un modèle sur différentes architectures

Notion de Saved Model
TensorFlow Serving
TensorFlow.js: déploiement dans un environnement Javascript
TensorFlow Lite: objets connectés, smartphones et architectures embarquées

plus d'infos

Méthode pédagogique

Chaque participant travaille sur un poste informatique qui lui est dédié. Un support de cours lui est remis soit en début soit en fin de cours. La théorie est complétée par des cas pratiques ou exercices corrigés et discutés avec le formateur. Le formateur projette une présentation pour animer la formation et reste disponible pour répondre à toutes les questions.

Méthode d'évaluation

Tout au long de la formation, les exercices et mises en situation permettent de valider et contrôler les acquis du stagiaire. En fin de formation, le stagiaire complète un QCM d'auto-évaluation.

Mis à jour le 12/02/2024