Formation - L'apprentissage profond avec TensorFlow 2
Public admis
- Salarié en Poste
- Demandeur d'emploi
- Entreprise
- Etudiant
Financements
Eligible CPF Votre OPCO Financement personnel
Objectifs de la formation
- Cette formation fait l'objet d'une évaluation formative.
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| Durée | 3 jours (21 heures) |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
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| Durée | 3 jours (21 heures) |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
Programme
1 - Présentation
- Historique du projet TensorFlow
- Fonctionnalités
- Architecture distribuée, plateformes supportées
2 - Premiers pas avec TensorFlow
- Installation de TensorFlow
- Principe des tenseurs, caractéristiques d'un tenseur: type de données, dimensions
- Définition de tenseurs simples
- Gestion de variables et persistance
- Représentation des calculs et des dépendances entre opérations par des graphes
3 - Optimisation des calculs
- Calculs distribués : différents types de stratégies (synchrone ou asynchrone), avec stockage centralisé des données ou dupliqué sur différents cpu
- Distribution sur des GPUs
- Utilisation de TPUs
- Travaux pratiques sur une plateforme multi-GPU (RIG)
4 - Présentation des RN
- Principe des réseaux de neurones
- Descente de gradient
- Multi-Layer Perceptron
5 - Présentation de Keras
- Conception d'un réseau de neurones
- Différents types de couches: denses, convolutions, activations
- Construction d'un modèle complexe
- Prédictions et validation d'un modèle
6 - Classification d'images avec Keras
- Notion de classification, cas d'usage
- Architectures des réseaux convolutifs, réseaux Image
- Net RCNN et SSD
- Démonstrations sur les convolutions
7 - Optimisation d'un modèle
- Visualisation avec Tensorboard
- Optimisation des couches de convolutions
- Choix des hyper-paramètres avec Keras et Keras Tuner
- Utilisation de checkpoints
Prérequis
- Avoir suivi la formation "Data Science - Mise en oeuvre du Deep Learning" (BI107) ou disposer de compétences équivalentes
- La connaissance d'un langage de programmation tel que Python est fortement recommandée
Public
- Chefs de projet et Data-scientists souhaitant comprendre le fonctionnement de TensorFlow
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