Formation TensorFlow avancé
Domaine : Data Science – Deep learning
DURÉE
2.0 jour(s)
OBJECTIFS
Concervoir une application utilisant des r?seaux de neurones end-to-end.
Pré-requis
Connaissance de TensorFlow et Keras.
Participants
Chef de projets, architecte.
coût
Nous contacter pour une formation sur mesure ou en intra
LIEUx de formation
Notre centre de formation à GrenobleNotre centre de formation à MoiransNotre centre de formation à Sophia Antipolis
Sur votre site en formation intraEn classe distancielle
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
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)
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
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)
TensorFlow Serving
TensorFlow.js (Déploiement dans un environnement Javascript)
TensorFlow Lite (Objets connectés, Smartphones, Architectures embarquées)
dates des formations a grenoble
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