Les formations TensorFlow

Les formations TensorFlow

Les cours de formation TensorFlow direct, organisés par des instructeurs locaux, expliquent, par des discussions interactives et des exercices pratiques, comment utiliser le système TensorFlow pour faciliter la recherche en apprentissage automatique et faciliter la transition rapide d’un prototype à un système de production. TensorFlow formation TensorFlow est disponible en "formation sur site en direct" ou "formation en direct à distance". La formation en direct sur site peut être effectuée localement chez le client à France ou dans des centres de formation d'entreprise NobleProg dans France . La formation à distance en direct est réalisée au moyen d'un poste de travail distant et interactif. NobleProg - Votre prestataire de formation local

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Plans de cours TensorFlow

Nom du Cours
Durée
Aperçu
Nom du Cours
Durée
Aperçu
28 hours
Aperçu
This is a 4 day course introducing AI and it's application. There is an option to have an additional day to undertake an AI project on completion of this course.
21 hours
Aperçu
TensorFlow Lite is an open source deep learning framework for mobile devices and embedded systems.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at developers who wish to use TensorFlow Lite to develop iOS mobile applications with deep learning capabilities.

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

- Install and configure TensorFlow Lite.
- Understand the principles behind TensorFlow and machine learning on mobile devices.
- Load TensorFlow Models onto an iOS device.
- Run an iOS application capable of detecting and classifying an object captured through the device's camera.

Format of the Course

- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
35 hours
Aperçu
TensorFlow ™ est une bibliothèque de logiciels open source pour le calcul numérique utilisant des graphiques de flux de données.

SyntaxNet est une structure de traitement de langage naturel par réseau de neurones pour TensorFlow .

Word 2Vec est utilisé pour l'apprentissage des représentations vectorielles de mots, appelées "imbrications de mots". Word 2vec est un modèle prédictif particulièrement efficace en calcul pour l’intégration de mots à partir de texte brut. Il se décline en deux saveurs, le sac-of-continu Word modèle s (CBOW) et le modèle Skip-Gram (Chapitre 3.1 et 3.2 dans Mikolov et al.).

Utilisés en tandem, SyntaxNet et Word 2Vec permettent aux utilisateurs de générer des modèles d’apprentissage intégré à partir de l’entrée en langage naturel.

Public

Ce cours est destiné aux développeurs et aux ingénieurs souhaitant travailler avec les modèles SyntaxNet et Word 2Vec dans leurs graphiques TensorFlow .

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 telle que des modèles de formation, des conditions d'intégration, la création de graphiques et la journalisation
7 hours
Aperçu
L'unité de traitement Tensor (TPU) est l'architecture que Google a utilisée en interne depuis plusieurs années, et est maintenant en train de devenir disponible pour une utilisation par le grand public Il inclut plusieurs optimisations spécifiquement destinées à être utilisées dans les réseaux neuronaux, y compris la multiplication simplifiée de matrices, et des entiers à 8 bits au lieu de 16 bits afin de renvoyer des niveaux de précision appropriés Dans cette formation en direct, les participants apprendront à tirer parti des innovations des processeurs TPU pour optimiser les performances de leurs propres applications IA À la fin de la formation, les participants seront en mesure de: Former différents types de réseaux de neurones sur de grandes quantités de données Utilisez des TPU pour accélérer le processus d'inférence jusqu'à deux ordres de grandeur Utiliser des TPU pour traiter des applications intensives telles que la recherche d'images, la vision nuageuse et les photos Public Développeurs Des chercheurs Ingénieurs Les scientifiques de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
21 hours
Aperçu
TensorFlow Extended (TFX) is an end-to-end platform for deploying production ML pipelines.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to go from training a single ML model to deploying many ML models to production.

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

- Install and configure TFX and supporting third-party tools.
- Use TFX to create and manage a complete ML production pipeline.
- Work with TFX components to carry out modeling, training, serving inference, and managing deployments.
- Deploy machine learning features to web applications, mobile applications, IoT devices and more.

Format of the Course

- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
28 hours
Aperçu
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
21 hours
Aperçu
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
7 hours
Aperçu
TensorFlow Serving est un système destiné à servir les modèles d'apprentissage automatique (ML) à la production Dans cette formation en ligne, les participants apprendront comment configurer et utiliser TensorFlow Serving pour déployer et gérer des modèles ML dans un environnement de production À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Former, exporter et servir divers modèles TensorFlow Tester et déployer des algorithmes à l'aide d'une architecture unique et d'un ensemble d'API Étendre TensorFlow Serving pour servir d'autres types de modèles au-delà des modèles TensorFlow Public Développeurs Les scientifiques de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
21 hours
Aperçu
TensorFlow Lite for Microcontrollers is a port of TensorFlow Lite designed to run machine learning models on microcontrollers and other devices with limited memory.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at engineers who wish to write, load and run machine learning models on very small embedded devices.

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

- Install TensorFlow Lite.
- Load machine learning models onto an embedded device to enable it to detect speech, classify images, etc.
- Add AI to hardware devices without relying on network connectivity.

Format of the Course

- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
21 hours
Aperçu
TensorFlow Lite is an open source deep learning framework for mobile devices and embedded systems.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at developers who wish to use TensorFlow Lite to develop mobile applications with deep learning capabilities.

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

- Install and configure TensorFlow Lite.
- Understand the principles behind TensorFlow, machine learning and deep learning.
- Load TensorFlow Models onto an Android device.
- Enable deep learning and machine learning functionality such as computer vision and natural language recognition in a mobile application.

Format of the Course

- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
- To learn more about TensorFlow, please visit: https://www.tensorflow.org/lite/
28 hours
Aperçu
Deep Learning for NLP permet à une machine d'apprendre un traitement de langage simple à complexe Parmi les tâches actuellement possibles figurent la traduction de la langue et la génération de légendes pour les photos DL (Deep Learning) est un sous-ensemble de ML (Machine Learning) Python est un langage de programmation populaire qui contient des bibliothèques pour Deep Learning for NLP Dans cette formation en ligne, les participants apprendront à utiliser les bibliothèques Python pour le traitement automatique du langage naturel (NLP) en créant une application qui traite un ensemble d'images et génère des légendes À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Concevoir et coder DL pour NLP en utilisant des bibliothèques Python Créer un code Python qui lit une collection substantielle d'images et génère des mots-clés Créer un code Python qui génère des légendes à partir des mots clés détectés Public Programmeurs ayant un intérêt pour la linguistique Les programmeurs qui cherchent une compréhension de la PNL (traitement du langage naturel) Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
21 hours
Aperçu
TensorFlow Lite is an open source deep learning framework for executing models on mobile and embedded devices with limited compute and memory resources.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at developers who wish to use TensorFlow Lite to deploy deep learning models on embedded devices.

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

- Install and configure Tensorflow Lite on an embedded device.
- Understand the concepts and components underlying TensorFlow Lite.
- Convert existing machine learning models to TensorFlow Lite format for execution on embedded devices.
- Work within the limitations of small devices and TensorFlow Lite, while learning how to expand their default capabilities.
- Deploy deep learning models on embedded devices running Linux to solve physical world problems such as recognizing images and voice, predicting patterns, and initiating movements and responses from robots and other embedded systems in the field.

Format of the Course

- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
14 hours
Aperçu
TensorFlow.js is a JavaScript framework for machine learning. TensorFlow.js enables users to build and train machine learning models directly in JavaScript.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to use TensorFlow.js to identify patterns and generate predictions through machine learning models.

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

- Build and train machine learning models with TensorFlow.js.
- Run machine learning models in the browser or under Node.js.
- Retrain pre-existing machine learning models using custom data.

Format of the Course

- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
21 hours
Aperçu
TensorFlow est une bibliothèque populaire et l' apprentissage automatique mis au point par Go Ogle pour l' apprentissage en profondeur, le calcul numérique, et l' apprentissage de la machine à grande échelle. TensorFlow 2.0, publié en janvier 2019, est la dernière version de TensorFlow et inclut des améliorations en termes d'exécution, de compatibilité et de cohérence des API.

Cette formation en direct, animée par un instructeur (sur site ou à distance), est destinée aux développeurs et aux experts en informatique qui souhaitent utiliser Tensorflow 2.0 pour créer des prédicteurs, des classificateurs, des modèles génératifs, des réseaux de neurones, etc.

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

- Installez et configurez TensorFlow 2.0.
- Comprenez les avantages de TensorFlow 2.0 par rapport aux versions précédentes.
- Construire des modèles d'apprentissage en profondeur.
- Implémenter un classificateur d'image avancé.
- Déployez un modèle d'apprentissage approfondi sur le cloud, les appareils mobiles et l'IoT.

Format du cours

- Conférence interactive et discussion.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.

Options de personnalisation du cours

- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
- Pour en savoir plus sur TensorFlow , visitez le site: https://www.tensorflow.org/
28 hours
Aperçu
Ce cours vous donnera des connaissances sur les réseaux de neurones et plus généralement sur les algorithmes d’apprentissage automatique, d’apprentissage approfondi (algorithmes et applications).

Cette formation met davantage l'accent sur les principes fondamentaux, mais vous aidera à choisir la technologie TensorFlow : TensorFlow , Caffe , Teano, DeepDrive, Keras , etc. Les exemples sont réalisés dans TensorFlow .
14 hours
Aperçu
TensorFlow is an open source machine learning library. TensorFlow provides users the ability to use and create artificial intelligence for detecting and predicting fraud.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to use TensorFlow to analyze potential fraud data.

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

- Create a fraud detection model in Python and TensorFlow.
- Build linear regressions and linear regression models to predict fraud.
- Develop an end-to-end AI application for analyzing fraud data.

Format of the Course

- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
14 hours
Aperçu
Embedding Projector est une application Web opensource permettant de visualiser les données utilisées pour former les systèmes d'apprentissage automatique Créé par Google, il fait partie de TensorFlow Cette formation en direct instruit présente les concepts derrière Embedding Projector et guide les participants à travers la configuration d'un projet de démonstration À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Explorer comment les données sont interprétées par des modèles d'apprentissage automatique Naviguer à travers les vues 3D et 2D des données pour comprendre comment un algorithme d'apprentissage automatique l'interprète Comprendre les concepts derrière Embeddings et leur rôle dans la représentation des vecteurs mathématiques pour les images, les mots et les chiffres Explorer les propriétés d'un embedding spécifique pour comprendre le comportement d'un modèle Appliquer le projet d'intégration à des cas d'utilisation du monde réel tels que la construction d'un système de recommandation de chanson pour les mélomanes Public Développeurs Les scientifiques de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
21 hours
Aperçu
Public

Ce cours convient aux chercheurs et ingénieurs Deep Learning intéressés par l'utilisation des outils disponibles (principalement open source) pour l'analyse d'images informatiques.

Ce cours fournit des exemples de travail.
35 hours
Aperçu
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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