Que ce soit en ligne ou sur site, les cours de formation TensorFlow animés par un instructeur démontrent, à travers des discussions interactives et des exercices pratiques, comment utiliser le système TensorFlow pour faciliter la recherche en apprentissage automatique et permettre une transition rapide et simple du prototype de recherche vers un système de production.
La formation TensorFlow est disponible en « formation en ligne en direct » ou en « formation sur site en direct ». La formation en ligne en direct (également appelée « formation à distance en direct ») est dispensée via un bureau à distance interactif. La formation sur site en direct peut être dispensée localement, sur les sites du client à Lyon, ou dans les centres de formation d'entreprise de NobleProg à Lyon.
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Lyon, Gare Lyon Part-Dieu
NobleProg Lyon, 10 Place Charles Béraudier, Lyon, france, 69000
Situé à 200 mètres de la gare TGV, la Tour Suisse est l'immeuble de bureaux le plus emblématique de ce secteur de Lyon. Le centre d'affaires vous propose un lieu de qualité pour vos formations, séminaires et réunions.
Gares TGV
Gare TGV Part-Dieu à 100 mètres, sortie porte du Rhône
Aéroport
Lyon Saint Exupéry (Satolas) à 30 minutes
Rhône Express depuis l’aéroport Saint Exupéry
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 dirigée par un instructeur en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs et aux scientifiques des données qui souhaitent utiliser Tensorflow 2.x pour construire des prédicteurs, des classificateurs, des modèles génératifs, des réseaux neuronaux et ainsi de suite.
A 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.
Implémenter un classificateur d'images avancé.
Déployer un modèle d'apprentissage profond dans le cloud, les appareils mobiles et IoT.
Ce cours commence par vous donner des connaissances conceptuelles sur les réseaux de neurones et, plus généralement, sur les algorithmes d'apprentissage automatique, l'apprentissage profond (algorithmes et applications).
La partie 1 (40%) de cette formation se concentre principalement sur les fondamentaux, mais vous aidera à choisir la bonne technologie : TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, etc.
La partie 2 (20%) de cette formation introduit Theano - une bibliothèque Python qui facilite l'écriture de modèles d'apprentissage profond.
La partie 3 (40%) de la formation se concentrera principalement sur TensorFlow - l'API de la bibliothèque logicielle open source de Google pour l'apprentissage profond. Tous les exemples et exercices pratiques seront réalisés avec TensorFlow.
Public cible
Ce cours est destiné aux ingénieurs souhaitant utiliser TensorFlow pour leurs projets d'apprentissage profond
Après avoir suivi ce cours, les participants seront en mesure de :
bien comprendre les réseaux de neurones profonds (DNN), CNN et RNN
comprendre la structure et les mécanismes de déploiement de TensorFlow
être en mesure d'effectuer des tâches d'installation, de configuration et d'architecture d'environnement de production
être en mesure d'évaluer la qualité du code, de déboguer et de surveiller
être en mesure de mettre en œuvre des tâches avancées telles que l'entraînement de modèles, la construction de graphes et la journalisation
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La formation était bien organisée et planifiée, et j'en suis sorti(e) avec des connaissances systématisées et une bonne vue d'ensemble des sujets abordés.
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