Formations au coeur des technologies

Essayer, tester, échanger les bonnes pratiques, partager les retours d'expériences, ...
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
N'hésitez pas à tester nos formations et nos serious games !

Formation : TensorFlow avancé

Durée2 jours
Prix1370 €
Code coursDS032
Dates 25 au 26 novembre

(cliquez sur une date pour vous inscrire)

Public:

Chefs de projet,architectes

Objectifs:

Concevoir une application utilisant des réseaux de neurones end-to-end

Connaissances préalables nécessaires:

Connaissance de TensorFlow et Keras

Validation des pré-requis

Validation des attentes

Programme détaillé de la formation


(logo acroreadTéléchargez le programme) :
Rappels sur le fonctionnement de TensorFlow 2Gestion de graphes et de la persistence
Utilisation de fonctions Python dans le graphe
Modèles complexes avec Keras et TensorFlowCouches de Deep Learning
Convolutions
Réseaux récurrents, LSTM
Techniques avancées de Deep Learning
Mise en oeuvre: GAN, Autoencodeurs
TensorFlow ExtendedPrésentation de TensorFlow Hub, librairie de composants pour la construction de modeles d'apprentissage
Travaux pratiques avec les exemples fournis par TensorFlow
Utilisation des TPU
Utilisation de pipelines
Déployer un modèle sur différentes architecturesNotion de Saved Model
TensorFlow Serving
TensorFlow.js: déploiement dans un environnement Javascript
TensorFlow Lite: objets connectés, smartphones et architectures embarquées

Modalités et délais d'accès
Méthodes mobilisées

Pythagore-F.D.

01 55 33 52 10
pfd@pythagore-fd.fr
Calendrier
Code Cours:DS032

Contenu de la formation
TensorFlow avancé:

Accès à la liste des cours



Vous pouvez bien entendu composer votre programme personnel à partir de nos descriptifs de cours