Plan du cours
Notions de base de TensorFlow
- Création, initialisation, sauvegarde et restauration des variables TensorFlow Alimentation, lecture et préchargement des données TensorFlow Comment utiliser l'infrastructure TensorFlow pour former des modèles à grande échelle Visualisation et évaluation de modèles avec TensorBoard
TensorFlow Mécanique
- Les entrées et les espaces réservés créent la formation sur la perte d'inférence GraphS
Du Perceptron aux machines à vecteurs de support
- Les noyaux et l'astuce du noyau Classification de la marge maximale et vecteurs de support
Artificiel Neural Networks
- Limites de décision non linéaires Réseaux de neurones artificiels à action directe et à rétroaction Perceptrons multicouches Minimiser la fonction de coût Propagation vers l'avant Propagation arrière Améliorer la façon dont les réseaux de neurones apprennent
Convolutif Neural Networks
- Goals Principes d'architecture du modèle Organisation du code Lancement et formation du modèle Évaluation d'un modèle
Pré requis
Formation en physique, mathématiques et programmation. Participation à des activités de traitement d'images.
Nos Clients témoignent (5)
I really appreciated the crystal clear answers of Chris to our questions.
Léo Dubus
Formation - Réseau de Neurones, les Fondamentaux en utilisant TensorFlow comme Exemple
I liked the opportunities to ask questions and get more in depth explanations of the theory.
Sharon Ruane
Formation - Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Very good all round overview.Good background into why Tensorflow operates as it does.
Kieran Conboy
Formation - Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
I was amazed at the standard of this class - I would say that it was university standard.
David Relihan
Formation - Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Knowledgeable trainer