Plan du cours

Introduction

Keras et les cadres d'apprentissage profond

  • TensorFlow et Theano
  • Keras vs Tensorflow

Données et Machine Learning

  • Données tabulaires, données visuelles, données non structurées, etc.
  • Apprentissage non supervisé, apprentissage supervisé, apprentissage par renforcement, etc.

Préparation de l'environnement de développement

  • Installation et configuration d'Anaconda
  • Installer Keras avec un TensorFlow back-end

Neural Networks à Kéras

  • Utilisation de l'API fonctionnelle Keras pour construire un réseau
  • Prétraitement et ajustement des données
  • Définition d'un modèle Keras

Réseaux à entrées et sorties multiples

  • Construction de deux réseaux d'entrée
  • Représentation des données à cardinalité élevée
  • Fusionner les couches
  • Extension du réseau à deux entrées
  • Construction de réseaux neuronaux à sorties multiples
  • Résolution simultanée de plusieurs problèmes

Formation et préformation

  • Formation des modèles
  • Sauvegarde et chargement des modèles
  • Utilisation de ResNet50 sur des modèles

TensorBoard

  • Exporter les journaux Keras
  • Visualisation d'un graphe de calcul et de la progression de l'entraînement

Google Nuage

  • Exporter des modèles
  • Téléchargement de modèles Keras
  • Utilisation d'un modèle dans Google Cloud

Résumé et conclusion

Pré requis

    .

Audience

  • Ingénieurs en logiciels
  14 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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