TensorFlow est devenu en un temps record l’un des frameworks de référence pour le Deep Learninget l’Intelligence Artificielle, utilisé aussi bien dans la recherche qu’en entreprise pour des applications en production. Apprenez à vous servir de manière performante cet outils pour l’inclure correctement dans vos projets.

  • Tarif sur demande.
  • Prochaine session : à la demande.
  • Formation accessible aux personnes en situation de handicap.
  • 70% de pratique et 30% de théorie en moyenne.
  • Nombreuses activités pratiques pour une évaluation constante.
  • Supports, exercices et corrections à disposition en ligne pendant et après la formation.
  • Délai d'accès minimum : 1 semaine.
  • Formation 100% distanciel (téléprésence).
  • Evaluation par le formateur à travers les activités pratiques.
  • Public Développeurs, Chef de projet, Data analyste, Architecte
  • Prérequis algorithmie, connaître au moins un langage de programmation

Lors de cette formation, les participants suivent 4 jours de formation.

  • Machine Learning
      Machine Learning et ses ApplicationsDeep learning et ses applications
  • Découverte de TensorFlow
      TensorsVariables vs PlaceholdersGraphe d’exécutionSession (session, interactiveSession)Premier programme en TensorFlowManipulation des donnéesVisualisation des données avec TensorboardAPI TensorFlow : Tf.contrib.learnExécution sur CPUs vs GPUsExécution sur ClusterMise en production avec TensorServing
  • Régression
      Cas d’usage : Prédiction des prix de vente de maisonsRégression linéaire, multipleOptimisationComparaison des modèles
  • Classification
      Cas d’usage : Classification d’images – MNIST datasetRégression logistique, Forêts aléatoires, …Comparer les modèles
  • Réseaux de neurones Perceptron et multicouches
      PrésentationCas d’usage : Classification d’images – MNIST datasetPrincipe et fonctionnement
  • Réseaux de neurones à convolution (CNN)
      PrésentationCas d’usage : Classification d’images – MNIST datasetPrincipe et fonctionnement
  • Réseaux de neurones récurrents (RNN)
      PrésentationCas d’usage : Traitement du langage naturelLong Short-Term Memory (LSTM)Réseaux de Neurones Récurrents (RNN)
  • Restricted Boltzmann Machine et réseaux de neurones Autoencoders
      PrésentationCas d’usage : Réduction de dimensionRestricted Boltzmann Machine (RBM)Deep Belief Network (DBN)