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toutes nos formations sont disponibles à distance (classes virtuelles) et en centre de formation (présentiel), au choix.
Vous pouvez même changer de modalité en cours de formation, si vous avez des contraintes : par exemple, commencer en présentiel et continuer les jours suivants à distance.
Les outils pédagogiques et l'infrastructure de travaux pratiques mis à disposition sont accessibles depuis nos locaux, ou depuis votre entreprise ou votre lieu de télétravail, à volonté
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Formation : Analyse d'images avec Tensorflow et Keras

Durée3 jours
Prix1 910 €
Code coursDS031
Dates16 au 18 novembre

(cliquez sur une date pour vous inscrire)

Public:

Chefs de projet, data-scientists, souhaitant comprendre le fonctionnement de tensorflow

Objectifs:

Savoir mettre en oeuvre TensorFlow pour de l'apprentissage machine, connaitre les APIs disponibles pour réaliser des modèles fiables et efficaces.

Connaissances préalables nécessaires:

Connaissance d'un langage de programmation comme python et des principes de base de la manipulation de données et du machine learning.

Programme détaillé de la formation


(logo acroreadTéléchargez le programme) :
Présentation
Historique du projet TensorFlow
Fonctionnalités
Architecture distribuée, plateformes supportées
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
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)
Présentation des RN
Principe des réseaux de neurones
Descente de gradient
Multi-Layer Perceptron
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
Classification d'images avec Keras
Notion de classification, cas d'usage
Architectures des réseaux convolutifs, réseaux ImageNet
RCNN et SSD
Démonstrations sur les convolutions
Optimisation d'un modèle
Visualisation avec Tensorboard
Optimisation des couches de convolutions
Choix des hyper-paramètres avec Keras et Keras Tuner
Utilisation de checkpoints

Modalités et délais d'accès
Méthodes mobilisées

Pythagore-F.D.

01 55 33 52 10
pfd@pythagore-fd.fr
Calendrier
Code Cours:DS031

Contenu de la formation
Analyse d'images avec Tensorflow et Keras:

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