Introduction à TensorFlow (2 jours)
La formation "Introduction à TensorFlow "est conçue pour vous donner une compréhension approfondie des concepts de base des réseaux neuronaux et vous permettre de manipuler l’undes outils phares du Deep Learning : TensorFlow . Au cours de ces deux jours, vous apprendrez à installer et configurer TensorFlow, à construire et entraîner un premier réseau, puis à explorer des cas d’usage concrets tels que la classification d’images et le traitement du langage naturel.Au fur et à mesure, vous découvrirez des fonctionnalités avancées pour optimiser vos modèles, tirer parti du GPU et intégrer des techniques couramment utilisées par les professionnels (dropout, batch normalization). En fin de formation, vous saurez comment déployer un modèle TensorFlow et l’utiliser dans un contexte professionnel.
Proposé par
Almera
Prérequis
Des prérequis en mathématiques (algèbre linéaire, calcul différentiel), en programmation Python et en machine learning supervisé sont préférables.
Public admis
- Salarié en Poste
- Demandeur d'emploi
- Entreprise
Etudiant non admis
Financement
- Financement personnel
Financement CPF et OPCO non pris en charge
Modalités
- En centre
- En entreprise
- À distance
Objectifs pédagogiques
● Comprendre les concepts fondamentaux des réseaux neuronaux et leur
fonctionnement.
● Installer et configurer TensorFlow pour un environnement de développement optimal.
● Construire et entraîner un premier réseau de neurones simple (classification) avec TensorFlow .
● Maîtriser les concepts de base des layers, de l’
entraînement, de l’évaluation et de l’optimisation des modèles.
● Découvrir les applications concrètes de TensorFlow dans la classification d’images et le traitement du langage naturel (NLP).
● Intégrer des techniques avancées (dropout, batch normalization) pour améliorer la performance des modèles.
● Utiliser le GPU pour accélérer les entraînements et se familiariser avec les bonnes pratiques de déploiement.
Programme de la formation
Jour 1 : Fondamentaux de TensorFlow et Première Prise en Main
Matin : Présentation des Réseaux Neuronaux, Installation et Bases de TensorFlow
1. Introduction aux Réseaux Neuronaux et au Deep Learning
○ Rappel des principes de base des réseaux de neurones
○ Comprendre les concepts d’entrées, de poids, de biais et de fonctions d’activation
○ Positionnement de TensorFlow dans l’écosystème du Deep Learning
2. Installation et Configuration de TensorFlow
○ Préparation de l’ environnement de travail (Python, pip, conda)
○ Installation de TensorFlow (CPU/GPU)
○ Présentation des notebooks Jupyter et intégration des outils de développement
3. Découverte de l’Interface de TensorFlow
○ Présentation des principales fonctionnalités
○ Explication des composants clés : Tensors, Variables, Graphes, Sessions (pour TF 1.x) ou Eager Execution (pour TF 2.x)
Après-midi : Construction d’un Premier Réseau, Layers, Entraînement et Évaluation
4. Maîtrise de la Syntaxe et des Concepts de Base
○ Création d’ un premier réseau de neurones simple (régression ou classification sur un dataset facile)
○ Utilisation des API Keras intégrées dans TensorFlow
5. Atelier Pratique sur la Construction d’un Réseau
○ Définir une architecture simple
○ Choisir une fonction de coût et un optimiseur (par ex. SGD, Adam)
○ Entraîner le réseau, suivre la convergence et comprendre les métriques de performance (accuracy, loss)
6. Évaluation et Interprétation des Résultats
○ Évaluer les performances sur un ensemble de test
○ Comprendre l’overfitting, l’underfitting et l’importance de la validation croisée
Jour 2 : Applications Concrètes et Techniques Avancées
Matin : Applications Concrètes – Classification d’Images, Traitement du Langage Naturel
1. Cas d’Utilisation en Classification d’Images
○ Chargement et prétraitement des images avec TensorFlow
○ Mise en œuvre d’un réseau de classification d’images (exemple : MNIST,CIFAR-10)
○ Visualisation des résultats et interprétation des prédictions
2. Traitement du Langage Naturel (NLP)
○ Présentation des embeddings de mots et du prétraitement de texte
○ Création d’un modèle simple pour une tâche NLP (classification de texte,analyse de sentiments)
○ Discussion sur les modèles plus avancés (RNN, LSTM, Transformers) et leur intégration future
Après-midi : Optimisation, GPU, Techniques Avancées et Déploiement
3. Optimisation des Réseaux de Neurones et Accélération GPU
○ Réglages des hyperparamètres (learning rate, batch size)
○ Introduction à l’entraînement sur GPU et TPUs (présentation des environnements disponibles, Google Colab, etc.)
○ Techniques d’optimisation : régularisation, early stopping
4. Techniques Avancées : Dropout, Batch Normalization et Autres
○ Comprendre le fonctionnement du dropout et son impact sur la généralisation
○ Introduction à la batch normalization pour accélérer et stabiliser l’entraînement
○ Intégration de ces techniques dans vos modèles TensorFlow
5. Discussion sur le Déploiement et les Bonnes Pratiques
○ Exporter un modèle TensorFlow (SavedModel, TFLite)
○ Approches pour le déploiement en production (API REST, serveurs TF Serving, intégration dans une application)
○ Bonnes pratiques, maintenance et évolutivité des modèles
6. Retour d’Expérience, Débriefing et Perspectives d’Avenir
○ Échanges sur les applications futures de TensorFlow dans vos projets
○ Réponses aux questions et partage d’expériences
○ Conseils pour approfondir et poursuivre votre formation (documentation, communauté, projets open source)
Proposé par
Almera
"Formations Individuelles pour Booster votre Productivité !"
Proposé par
Almera
Introduction à TensorFlow (2 jours)
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