Formation Deep Learning with TensorFlow in Google Colab

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

Cette formation animée par un formateur en direct à France (en ligne ou sur place) s'adresse aux professionnels avancés qui souhaitent approfondir leurs connaissances des modèles d'apprentissage automatique, améliorer leurs compétences en ajustement hyperparamétrique et apprendre comment déployer efficacement les modèles à l'aide de Google Colab.

• Mettre en œuvre des modèles avancés d'apprentissage automatique en utilisant des cadres populaires comme Scikit-learn et TensorFlow.
• Optimiser les performances du modèle par l'ajustement hyperparamétrique.
• Déployer des modèles d'apprentissage automatique dans des applications réelles à l'aide de Google Colab.
• Collaborer et gérer des projets d'apprentissage automatique à grande échelle avec Google Colab.

This instructor-led, live training in France (online or onsite) is aimed at intermediate-level data scientists and healthcare professionals who wish to leverage AI for advanced healthcare applications using Google Colab.

By the end of this training, participants will be able to:

• Implement AI models for healthcare using Google Colab.
• Use AI for predictive modeling in healthcare data.
• Analyze medical images with AI-driven techniques.
• Explore ethical considerations in AI-based healthcare solutions.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

Cette formation dispensée par un formateur (en ligne ou sur site) est destinée aux scientifiques des données et aux ingénieurs intermédiaires souhaitant utiliser Google Colab et Apache Spark pour le traitement et l'analyse de grands volumes de données.

• Configurer un environnement big data en utilisant Google Colab et Spark.
• Traiter et analyser efficacement des jeux de données volumineux avec Apache Spark.
• Visualiser les grands ensembles de données dans un environnement collaboratif.
• Intégrer Apache Spark avec des outils basés sur le cloud.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux scientifiques des données débutants et aux professionnels IT qui souhaitent apprendre les bases de la science des données avec Google Colab.

• Configurer et naviguer dans Google Colab.
• Écrire et exécuter du code Python de base.
• Importer et gérer des jeux de données.
• Créer des visualisations en utilisant les bibliothèques Python.

Google Colab Pro est un environnement basé sur le cloud pour le développement à grande échelle de Python, offrant des GPU haute performance, des temps d'exécution plus longs et plus de mémoire pour les charges de travail exigeantes en IA et en sciences des données.

Cette formation dispensée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux utilisateurs intermédiaires de Python qui souhaitent utiliser Google Colab Pro pour l'apprentissage automatique, le traitement des données et la recherche collaborative dans une interface de notebook puissante.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Configurer et gérer des notebooks basés sur le cloud avec Colab Pro.
• Utiliser Access GPUs et TPU pour un calcul accéléré.
• Rationaliser les workflows d'apprentissage automatique en utilisant des bibliothèques populaires (par exemple, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Intégrer avec Google Drive et des sources de données externes pour les projets collaboratifs.

Format du cours permettant d'évaluer les participants

• Cours interactif et discussion.
• Nombreux exercices et pratiques.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour arranger.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

Cette formation en direct (en ligne ou sur place) est destinée à des professionnels avancés qui souhaitent approfondir leur compréhension de la vision par ordinateur et explorer les capacités de TensorFlow pour le développement de modèles de vision sophistiqués utilisant Google Colab.

• Construire et entraîner des réseaux neuronaux convolutionnels (CNNs) à l'aide de TensorFlow.
• Profiter de Google Colab pour un développement de modèles basé sur le cloud scalable et efficace.
• Mettre en œuvre des techniques de prétraitement d'images pour les tâches de vision par ordinateur.
• Déployer des modèles de vision par ordinateur pour des applications du monde réel.
• Utiliser l'apprentissage par transfert pour améliorer les performances des modèles CNN.
• Visualiser et interpréter les résultats des modèles de classification d'images.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux scientifiques des données débutants qui souhaitent apprendre à créer des visualisations de données significatives et visuellement attrayantes.

• Configurer et naviguer dans Google Colab pour la visualisation de données.
• Créer divers types de graphiques en utilisant Matplotlib.
• Utiliser Seaborn pour des techniques de visualisation avancées.
• Personnaliser les graphiques pour une meilleure présentation et clarté.
• Interpréter et présenter efficacement les données à l'aide d'outils visuels.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

Cette formation dispensée par un formateur (en ligne ou sur site) vise les scientifiques des données et développeurs intermédiaires souhaitant appliquer efficacement des algorithmes d'apprentissage automatique dans l'environnement Google Colab.

• Configurer et naviguer dans Google Colab pour les projets d'apprentissage automatique.
• Comprendre et appliquer divers algorithmes d'apprentissage automatique.
• Utiliser des bibliothèques comme Scikit-learn pour analyser et prédire des données.
• Mettre en œuvre des modèles d'apprentissage supervisé et non supervisé.
• Optimiser et évaluer efficacement les modèles d'apprentissage automatique.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux scientifiques des données et développeurs intermédiaires qui souhaitent appliquer des techniques de traitement du langage naturel (NLP) en utilisant Python dans Google Colab.

• Comprendre les concepts fondamentaux du traitement du langage naturel.
• Prétraiter et nettoyer des données textuelles pour les tâches de NLP.
• Effectuer une analyse de sentiment en utilisant les bibliothèques NLTK et SpaCy.
• Travailler avec des données textuelles en utilisant Google Colab pour un développement scalable et collaboratif.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

Cette formation en présentiel (en ligne ou sur place) est destinée aux développeurs et analystes de données débutants qui souhaitent apprendre le langage Python à partir de zéro en utilisant Google Colab.

• Comprendre les bases du langage de programmation Python.
• Implémenter un code Python dans l'environnement Google Colab.
• Utiliser les structures de contrôle pour gérer le flux d'un programme Python.
• Créer des fonctions pour organiser et réutiliser efficacement le code.
• Explorer et utiliser les bibliothèques de base pour la programmation Python.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels avancés qui souhaitent approfondir leur compréhension du apprentissage par renforcement et ses applications pratiques dans le développement AI avec Google Colab.

• Comprendre les concepts fondamentaux des algorithmes d'apprentissage par renforcement.
• Implémenter des modèles d'apprentissage par renforcement à l'aide de TensorFlow et OpenAI Gym.
• Développer des agents intelligents qui apprennent par essais et erreurs.
• Optimiser les performances des agents en utilisant des techniques avancées telles que le Q-learning et les réseaux de neurones profonds (DQNs).
• Former des agents dans des environnements simulés avec OpenAI Gym.
• Déployer des modèles d'apprentissage par renforcement pour des applications réelles.

TensorFlow est une API de deuxième génération de la bibliothèque de logiciels open source de Go ogle pour Deep Learning . Le système est conçu pour faciliter la recherche en apprentissage automatique et faciliter la transition rapide d'un prototype de recherche à un système de production.

Public

Ce cours est destiné aux ingénieurs souhaitant utiliser TensorFlow pour leurs projets d' Deep Learning .

Une fois ce cours terminé, les délégués:

• comprendre la structure et les mécanismes de déploiement de TensorFlow
• être capable d'effectuer des tâches d'installation / environnement de production / architecture et configuration
• être capable d'évaluer la qualité du code, effectuer le débogage, la surveillance
• être capable de mettre en œuvre une production avancée comme des modèles de formation, la création de graphiques et la journalisation

Ce cours explore, avec des exemples spécifiques, l’application de Tensor Flow aux objectifs de la reconnaissance d’image.

Public

Ce cours est destiné aux ingénieurs qui souhaitent utiliser TensorFlow aux fins de la reconnaissance d'image.

Une fois ce cours terminé, les délégués seront en mesure de:

• comprendre la structure et les mécanismes de déploiement de TensorFlow
• effectuer des tâches d'installation / environnement de production / architecture et configuration
• évaluer la qualité du code, effectuer le débogage, la surveillance
• implémenter une production avancée telle que des modèles de formation, la création de graphiques et l'enregistrement

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

Cette formation interactive en direct (en ligne ou sur place) est destinée aux professionnels intermédiaires des données qui souhaitent appliquer des techniques de prévision de séries temporelles à des données réelles en utilisant Google Colab.

• Comprendre les fondamentaux de l'analyse de séries temporelles.
• Utiliser Google Colab pour travailler avec des données de séries temporelles.
• Appliquer des modèles ARIMA pour prévoir les tendances des données.
• Utiliser la bibliothèque Prophet de Facebook pour une prévision flexible.
• Visualiser les données et les résultats de la prévision de séries temporelles.

TensorFlow™ est une bibliothèque de logiciels open source pour les calculs numériques en utilisant des graphiques de flux de données.

SyntaxNet est un cadre de traitement de langue naturelle pour TensorFlow.

Word2Vec est utilisé pour l'apprentissage des représentations vectorielles des mots, appelé "word embeddings". Word2vec est un modèle prédictif particulièrement computable et efficace pour l'apprentissage des entrées de mots à partir du texte. Il vient en deux goûts, le modèle Continuous Bag-of-Words (CBOW) et le modèle Skip-Gram (Chapitre 3.1 et 3.2 dans Mikolov et al.)

Utilisé en tandem, SyntaxNet et Word2Vec permettent aux utilisateurs de générer des modèles d'insertion appris à partir de l'entrée de langue naturelle.

Audience

Ce cours est destiné aux développeurs et aux ingénieurs qui ont l'intention de travailler avec SyntaxNet et Word2Vec modèles dans leurs TensorFlow graphiques.

Après avoir terminé ce cours, les délégués :

• Comprendre TensorFlow’s structures et mécanismes de déploiement
• être en mesure de réaliser des tâches d'installation / environnement de production / architecture et de configuration
• être en mesure d’évaluer la qualité du code, d’effectuer le débogage, de surveiller
• être en mesure de mettre en œuvre des modèles de production avancés tels que les modèles de formation, les termes d'emballage, les graphiques de construction et le logging