Formation TensorFlow avancé
- Référence : PYDS032
- Durée : 14 heures
- Certification : Non
- Eligible CPF : Non
CONNAISSANCES PREALABLES
- Connaissance de TensorFlow et Keras
PROFIL DES STAGIAIRES
- Chefs de projet
- Architectes
OBJECTIFS
- Concevoir une application utilisant des réseaux de neurones end-to-end
METHODES PEDAGOGIQUES
- 6 à 12 personnes maximum par cours, 1 poste de travail par stagiaire
- Remise d’une documentation pédagogique papier ou numérique pendant le stage
- La formation est constituée d’apports théoriques, d’exercices pratiques et de réflexions
METHODES D'EVALUATION DES ACQUIS
- Auto-évaluation des acquis par le stagiaire via un questionnaire
- Attestation de fin de stage adressée avec la facture
FORMATEUR
Consultant-Formateur expert Bigdata
CONTENU DU COURS Bigdata
1 - Rappels sur le fonctionnement de TensorFlow 2
- Gestion de graphes et de la persistance
- Utilisation de fonctions Python dans le graphe
2 - Modèles complexes avec Keras et TensorFlow
- Couches de Deep Learning
- Convolutions
- Réseaux récurrents, LSTM
- Techniques avancées de Deep Learning
- Mise en oeuvre : GAN, Autoencodeurs
3 - TensorFlow Extended
- Présentation de TensorFlow Hub, librairie de composants pour la construction de modèles d’apprentissage
- Travaux pratiques avec les exemples fournis par TensorFlow
- Utilisation des TPU
- Utilisation de pipelines
4 - Déployer un modèle sur différentes architectures
- Notion de Saved Model
- TensorFlow Serving
- TensorFlow.js : déploiement dans un environnement Javascript
- TensorFlow Lite : objets connectés, smartphones et architectures embarquées