Formation Deep Learning with TensorFlow in Google Colab
Google Colab est un environnement Jupyter notebook basé sur le cloud qui vous permet d'exécuter du code Python gratuitement et qui est particulièrement bien adapté aux tâches d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond utilisant des bibliothèques comme TensorFlow.
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux data scientists et aux développeurs de niveau intermédiaire qui souhaitent comprendre et appliquer des techniques d'apprentissage profond en utilisant l'environnement Google Colab.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Configurer et naviguer dans Google Colab pour des projets d'apprentissage profond.
- Comprendre les principes fondamentaux des réseaux neuronaux.
- Implémenter des modèles d'apprentissage profond en utilisant TensorFlow.
- Entraîner et évaluer les modèles d'apprentissage profond.
- Utiliser les fonctionnalités avancées de TensorFlow pour l'apprentissage profond.
Format du cours
- Exposé et discussion interactifs.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement live-lab.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter.
Plan du cours
Introduction à Google Colab pour Deep Learning (en anglais)
- Aperçu de Google Colab
- Configuration de Google Colab
- Naviguer dans l'interface de Google Colab
Introduction à Deep Learning
- Aperçu de l'apprentissage profond
- Importance de l'apprentissage profond
- Applications de l'apprentissage profond
Comprendre Neural Networks
- Introduction aux réseaux neuronaux
- Architecture des réseaux neuronaux
- Fonctions d'activation et couches
S'initier à TensorFlow
- Vue d'ensemble de TensorFlow
- Configuration de TensorFlow dans Google Colab
- Opérations de base TensorFlow
Construction de modèles Deep Learning avec TensorFlow
- Création de modèles de réseaux neuronaux
- Entraînement des réseaux neuronaux
- Évaluation des performances des modèles
Techniques TensorFlow avancées
- Mise en œuvre de réseaux neuronaux convolutifs (CNN)
- Implémentation de réseaux neuronaux récurrents (RNN)
- Apprentissage par transfert avec TensorFlow
Prétraitement des données pour Deep Learning
- Préparation des ensembles de données pour la formation
- Techniques d'augmentation des données
- Traitement de grands ensembles de données dans Google Colab
Optimisation des modèles Deep Learning
- Réglage des hyperparamètres
- Techniques de régularisation
- Stratégies d'optimisation des modèles
Projets collaboratifs Deep Learning
- Partage et collaboration sur les carnets de notes
- Fonctionnalités de collaboration en temps réel
- Meilleures pratiques pour les projets collaboratifs
Conseils et meilleures pratiques
- Techniques d'apprentissage profond efficaces
- Éviter les pièges courants
- Améliorer les performances du modèle
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Connaissance de base de l'apprentissage automatique
- Expérience de la programmation Python.
Audience
- Scientifiques des données
- Développeurs de logiciels
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
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très sympathique et serviable
Aktar Hossain - Unit4
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Installer et configurer OpenFaas.
- Emballer n'importe quel binaire ou code en tant que fonction sans serveur sans codage répétitif de type " boilerplate ".
- Se découpler de AWS Lambda pour éviter l'enfermement.
- Déployer des fonctions événementielles sur un serveur sur site ou dans le cloud.
Parallel Programming with OpenMP
14 HeuresCette formation en direct dans Belgique (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs logiciels qui souhaitent développer des applications parallèles à l'aide de OpenMP.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre et utiliser la programmation parallèle avec Fortran en OpenMP.
- Calculer des fractales en parallèle pour rendre des pixels et des caractères multiples.
- Mettre en œuvre la programmation vectorielle avec les extensions SIMD pour les systèmes HPC.
- Ajouter des blocs parallèles pour spécifier le parallélisme de la mémoire partagée.
Serverless Framework for Developers
14 HeuresCette formation en direct avec instructeur dans Belgique (sur place ou à distance) est destinée aux développeurs qui souhaitent utiliser Serverless Framework sur AWS et d'autres plateformes cloud pour créer et déployer des applications de microservices.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Configurer Serverless Framework pour travailler avec des services de calcul tels que AWS Lambda.
- Réduire la complexité et le coût du déploiement de microservices sur différentes plateformes cloud.
- Emettre et capturer des événements et exécuter des fonctions automatiquement.
Serverless on Kubernetes Fundamentals
21 HeuresCette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs et aux ingénieurs DevOps qui souhaitent utiliser une approche sans serveur pour créer des applications d'entreprise en Kubernetes.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Mettre en place et configurer le système Kubernetes pour commencer à développer avec une architecture sans serveur.
- Comprendre les concepts et les principes fondateurs des environnements sans serveur.
- Opérer les chaînes d'outils nécessaires au développement sans serveur et l'intégrer aux composants Kubernetes.
- Pratiquer leurs compétences dans Python langage de programmation et les appliquer pour mettre en œuvre  ; des systèmes sans serveur.
- Sécuriser les applications d'entreprise qui sont déployées par le biais d'un cadre sans serveur sur Kubernetes.
- Utiliser les méthodes modernes de cloud computing dans l'optimisation des flux de traitement des tâches DevOps.