Les cours de formation Keras en ligne ou sur site, animés par un instructeur, démontrent par des exercices pratiques interactifs comment utiliser Keras pour expérimenter rapidement des réseaux neuronaux profonds.
La formation Keras est disponible sous forme de "formation en ligne en direct" ou de "formation sur site en direct". La formation en ligne (également appelée "formation à distance") est dispensée par le biais d'un bureau interactif, à distance. La formation en direct sur site peut être dispensée localement dans les locaux du client Nantes ou dans les centres de formation de NobleProg Nantes.
NobleProg -- Votre fournisseur local de formation
Nantes, Zenith
NobleProg Nantes, 4 rue Edith Piaf, Saint-Herblain, france, 44821
Sur la zone du Parc d'Ar Mor, proche du Zénith.
Voiture : depuis le périphérique, sortie Porte de Chézine > Boulevard du Zenith > Esplanade Georges Brassens (restaurants) > Rue Edith Piaf à votre droite. Depuis la N444 (Nantes > Lorient), sortie #1 > boulevard Marcel Paul > Rue Edith Piaf à votre droite.
Parking Zénith P1 (gratuit). Une fois garé, tournez le dos au Zénith : l’immeuble Euptouyou est un des trois bâtiments reconnaissables à leur bardage en zinc, celui de gauche (Immeuble C).
Vélo : parking couvert gratuit.
Transports en commun :
Tramway R1, arrêt Schoelcher + 10 mn à pied à travers le centre commercial Atlantis
Tramway R1, arrêt François Mitterrand + bus 50, arrêt Saulzaie ou bus 71, arrêt Zénith
Tramway R3, arrêt Marcel Paul + bus 50, arrêt Saulzaie
Chronobus C6, arrêt Hermeland + bus 71, arrêt Zénith
Bus : lignes 50 (arrêt Saulzaie) ou 71 (arrêt Zénith)
Cette formation en direct avec instructeur en Nantes (en ligne ou sur site) est destinée aux personnes techniques qui souhaitent appliquer un modèle d'apprentissage profond à des applications de reconnaissance d'images.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Installer et configurer Keras.
Prototyper rapidement des modèles d'apprentissage profond.
Implémenter un réseau convolutif.
Implémenter un réseau récurrent.
Exécuter un modèle d'apprentissage profond sur un CPU et GPU.
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