Plan du cours

Introduction

Vue d'ensemble Neural Networks

Comprendre les réseaux convolutifs

Mise en place Keras

Aperçu des caractéristiques et de l'architecture de Keras

Aperçu de la syntaxe Keras

Comprendre comment un modèle Keras organise les couches

Configuration du backend Keras (TensorFlow ou Theano)

Mise en œuvre d'un modèle d'apprentissage non supervisé

Analyse d'images avec un réseau neuronal convolutif (CNN)

Prétraitement des données

Formation du modèle

Formation sur CPU vs GPU vs TPU

Évaluation du modèle

Utilisation d'un modèle Deep Learning pré-entraîné

Configuration d'un réseau neuronal récurrent (RNN)

Débogage du modèle

Sauver le modèle

Déployer le modèle

Suivi d'un modèle Keras avec TensorBoard

Dépannage

Résumé et conclusion

Pré requis

  • Python Expérience en programmation.
  • Expérience de la ligne de commande Linux.

Audience

  • Développeurs
  • Data scientists
  21 heures
 

Nombre de participants


Début

Fin


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.

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