DEEP LEARNING PYTHON TENSORFLOW

Formation certifiante - Code CPF 93 835 - 2 jours (14 heures)

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A l'issue de la formation, les stagiaires seront capables de :

  • Comprendre le Deep Learning et les différents réseaux de neurones
  • Maîtriser l’outil Tensorflow pour pour faire du Deep Learning avec Python
  • Mener à bien un projet de mise en place d’algorithmes de Deep Learning avec Python
  • Connaître les Différents types d’apprentissage automatique
  • Implémenter un modèle de machine learning simple avec Tensor Flow
  • Apprendre à améliorer les Performance des algorithmes d”apprentissage

La formation Deep Learning avec Python - TensorFlow est accessible à toute personne ayant :

  • Une bonne maîtrise de l’algorithmie
  • Des connaissances en mathématiques et des statistiques
  • Des connaissance de Python (Formation Programmation en Python)

Des exercices, des études de cas, des QCM et des tours de table permettent au formateur d’évaluer l’atteinte des objectifs ainsi que la progression du stagiaire à différents moments de la formation.
La validation de toutes les compétences requises est obligatoire pour l’obtention d’un BADGE ou d’un Certificat. L'obtention du Certificat est validé par la réalisation et la présentation d'un projet devant un jury.

  • Directeurs/chefs de projet ou responsable métier
  • Responsable système d’informations
  • Développeurs informatiques
  • Consultants en business intelligence
  • Ingénieurs d’étude, de recherche et développement
  • Architecte système et logiciel
  • Consultants techniques
  • Consultants business
  • Statisticiens et Mathématiciens
  • Data scientist (analyse de données) ou Data miner (fouilleur des données)
  • Tout développeur ou informaticien souhaitant développer des compétences en analyse de données et BIG DATA

PROGRAMME DE FORMATION

DEEP LEARNING PYTHON TENSORFLOW

Initiation au deep learning avec Tensor Flow

  • Le deep learning avec Tensor Flow
  • Notebook Jupiter avec Colab
  • Lien entre l’IA et le deep learning
  • Structure d’un modèle de deep learning
  • Fonctionnement d’un modèle de deep learning
  • Prise en main Tensor Flow et les structures de données
  • Graphe de calcul de Tensor Flow
  • Utilisation des tenseurs
  • Utilisation des placeholders

Machine learning avec TensorFlow

  • Différents types d’apprentissage automatique
  • Implémentation d’un modèle de machine learning simple avec TensorFlow
  • Implémentation d’un réseau de neurones
  • Conception du graphe de calculs
  • Calcule du graphe de Tensor Flow
  • Visualisation les opérations

Atelier cas pratique

Deep Learning sur des images avec TensorFlow

  • Définition de la convolution
  • Application de la convolution sur des images
  • Application de deep learning sur des images
  • Architecture d’un réseau à convolution
  • Opérations de Dropout et de ReLu
  • Reconnaissance des images avec un réseau de convolution
  • Apprentissage d’un réseau de convolution

Atelier cas pratique

Allez plus loin

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EN PYTHON

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