Cours de formation en direct animés par un instructeur, en ligne ou sur site, illustrant par le biais de discussions interactives et de pratiques hands-on comment utiliser le système TensorFlow pour favoriser la recherche en apprentissage automatique et faciliter la transition rapide et aisée d'un prototype de recherche vers un système de production.
La formation TensorFlow est disponible sous forme de « formation en direct en ligne » ou de « formation en direct sur site ». La formation en direct en ligne (aussi appelée « formation en direct à distance ») est dispensée via un bureau distant interactif, bureau distant. La formation en direct sur site peut être réalisée localement dans les locaux du client à Lille ou dans les centres de formation corporate de NobleProg à Lille.
NobleProg — Votre partenaire de formation local
Lille, Gare Flandres
NobleProg Lille, 21 Avenue le Corbusier, Lille, france, 59800
Face à la Gare Flandres TGV /h4>
Depuis les gares de Lille
Depuis Lille-Flandres : l’adresse se trouve essentiellement juste à côté de la gare — environ 1 à 3 minutes à pied.
Depuis Lille-Europe : marchez en direction de Lille-Flandres par l’avenue Le Corbusier. Comptez environ 5 à 10 minutes à pied.
Vous n’avez donc pas besoin de prendre le bus ou le métro si vous arrivez en train.
Si vous arrivez en bus
Les arrêts de bus les plus proches de l’avenue Le Corbusier sont notamment Lion d’Or et Jacquet. Plusieurs lignes desservent le secteur, notamment les lignes 13, 86, L5 et L91.
Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent approfondir leur compréhension de la vision par ordinateur et explorer les capacités de TensorFlow pour développer des modèles de vision sophistiqués en utilisant Google Colab.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Construire et entraîner des réseaux neuronaux convolutifs (CNN) en utilisant TensorFlow.
Tirer parti de Google Colab pour le développement de modèles cloud évolutifs et efficaces.
Mettre en œuvre des techniques de prétraitement d'images pour les tâches de vision par ordinateur.
Déployer des modèles de vision par ordinateur pour des applications réelles.
Utiliser le transfert d'apprentissage pour améliorer les performances des modèles CNN.
Visualiser et interpréter les résultats des modèles de classification d'images.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux scientifiques des données et développeurs intermédiaires qui souhaitent comprendre et appliquer les techniques d'apprentissage profond à l'aide de l'environnement Google Colab.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Configurer et naviguer dans Google Colab pour des projets d'apprentissage profond.
Comprendre les fondamentaux des réseaux neuronaux.
Implémenter des modèles d'apprentissage profond à l'aide de TensorFlow.
Former et évaluer des modèles d'apprentissage profond.
Utiliser les fonctionnalités avancées de TensorFlow pour l'apprentissage profond.
Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux data scientists qui souhaitent utiliser TensorFlow pour analyser des données de fraude potentielle.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Créer un modèle de détection de fraude dans Python et TensorFlow.
Construire des régressions linéaires et des modèles de régression linéaire pour prédire la fraude.
Développer une application d'IA de bout en bout pour l'analyse des données de fraude.
Cette formation en direct, animée par un instructeur, sur Lille (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs et aux scientifiques de données souhaitant utiliser TensorFlow 2.x pour construire des prédicteurs, des classifieurs, des modèles génératifs, des réseaux de neurones et bien plus encore.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Installer et configurer TensorFlow 2.x.
Comprendre les avantages de TensorFlow 2.x par rapport aux versions précédentes.
Construire des modèles d'apprentissage profond.
Mettre en œuvre un classifieur d'images avancé.
Déployer un modèle d'apprentissage profond sur le cloud, les appareils mobiles et les objets connectés (IoT).
Ce cours de 35 heures en Lille couvre les fondamentaux des réseaux de neurones profonds, y compris les CNN, les RNN et les modèles génératifs comme les GAN. Les participants acquièrent une expérience pratique avec Theano et TensorFlow, apprenant à construire, entraîner et déployer des modèles de deep learning prêts pour la production pour des applications réelles.
En savoir plus...
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