Ce cours commence par vous donner des connaissances conceptuelles sur les réseaux de neurones et plus généralement sur les algorithmes d'apprentissage automatique, d'apprentissage approfondi (algorithmes et applications).
La partie 1 (40%) de cette formation met davantage l'accent sur les principes fondamentaux, mais vous aidera à choisir la bonne technologie: TensorFlow , Caffe , Theano, DeepDrive, Keras , etc.
La partie 2 (20%) de cette formation présente Theano, une bibliothèque python qui facilite l’écriture de modèles d’apprentissage approfondi.
La partie 3 (40%) de la formation serait largement basée sur Tensorflow - API de deuxième génération de la bibliothèque de logiciels open source de Go ogle pour Deep Learning . Les exemples et handson seraient tous fabriqués dans TensorFlow .
Public
Ce cours est destiné aux ingénieurs souhaitant utiliser TensorFlow pour leurs projets d' Deep Learning .
Une fois ce cours terminé, les délégués:
avoir une bonne compréhension des réseaux de neurones profonds (DNN), CNN et RNN
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
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