TensorFlow avancé

  • Référence : PYDS032
  • Durée : 2 jours (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

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