TensorFlow pour le Machine Learning et Deep Learning

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Duration

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Audience

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Prerequisite

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Objectives

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Information

Cette formation peut être dispensée en présentiel ou en distanciel.

Detailled program

Informations générales

TensorFlow est devenu en un temps record l’un des frameworks de référence pour le Deep Learning et l’Intelligence Artificielle, utilisé aussi bien dans la recherche qu’en entreprise pour des applications en production. Apprenez à vous servir de manière performante cet outils pour l’inclure correctement dans vos projets.

Public

Développeurs, Chef de projet, Data scientist, Data ingénieur, Data analyste, Architecte

Prérequis

Algorithmie, python

Programme

Machine Learning

  • Machine Learning et ses Applications
  • Deep learning et ses applications

Découverte de TensorFlow

  • Tensors
  • Variables vs Placeholders
  • Graphe d’exécution
  • Session (session, interactiveSession)
  • Premier programme en TensorFlow
  • Manipulation des données
  • Visualisation des données avec Tensorboard
  • API TensorFlow : Tf.contrib.learn
  • Exécution sur CPUs vs GPUs
  • Exécution sur Clusterv
  • Mise en production avec TensorServing

Régression

  • Cas d’usage : Prédiction des prix de vente de maisons
  • Régression linéaire, multiple
  • Optimisation
  • Comparaison des modèles

Classification

  • Cas d’usage : Classification d’images – MNIST dataset
  • Régression logistique, Forêts aléatoires, ...
  • Comparer les modèles

Réseaux de neurones Perceptron et multicouches

  • Présentation
  • Cas d’usage : Classification d’images – MNIST dataset
  • Principe et fonctionnement

Réseaux de neurones à convolution (CNN)

  • Présentation
  • Cas d’usage : Classification d’images – MNIST dataset
  • Principe et fonctionnement

Réseaux de neurones récurrents (RNN)

  • Présentation
  • Cas d’usage : Traitement du langage naturel
  • Long Short-Term Memory (LSTM)

Réseaux de Neurones Récurrents (RNN)

  • Restricted Boltzmann Machine et réseaux de neurones Autoencoders
  • Présentation
  • Cas d’usage : Réduction de dimension
  • Restricted Boltzmann Machine (RBM)
  • Deep Belief Network (DBN)


TensorFlow pour le Machine Learning et Deep Learning

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