Cursus

Etat de l'art du Machine Learning et du Deep Learning avec Python Introduction au Machine Learning avec Python Deep Learning avec Python et Tensorflow TensorFlow avancé

Formation TensorFlow avancé

Durée : 2 jours

Objectifs

Créer des applications complètes utilisant des réseaux de neurones avec TensorFlow et Keras.

Appliquer des techniques avancées telles que les convolutions, les réseaux récurrents et les LSTM.

Utiliser TensorFlow Hub et d’autres composants pour construire des modèles d’apprentissage approfondi.

Déployer des modèles sur des environnements variés, y compris TensorFlow Serving, TensorFlow.js et TensorFlow Lite pour les objets connectés et les smartphones.

Pré-requis

Connaissance de TensorFlow et Keras.

Participants

Chef de projets, architecte.

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
- GAN
Convolutions
- Autoencodeurs
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