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Plan de cours
Accueil > Formations > Data Science – Deep learning > TensorFlow avancé

Formation TensorFlow avancé

Domaine : Data Science – Deep learning

DURÉE
2.0 jour(s)

 
OBJECTIFS
Concervoir une application utilisant des réseaux de neurones end-to-end.
 
Pré-requis
Connaissance de TensorFlow et Keras.

Participants

Chef de projets, architecte.

coût

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LIEUx de formation
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PROGRAMME DE FORMATION
TensorFlow avancé

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 modèles d'apprentissage)
Travaux pratiques (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, Architectures embarquées)
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formations associées
  • DEEP LEARNING IA et Deep Learning, principes de base
  • DEEP LEARNING Avec Python et TensorFlow
  • DEEP LEARNING TensorFlow2 et KERAS
  • DEEP LEARNING Data Classification et Machine Learning
  • Réseaux de neurones

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