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Formation Tensorflow - Analyse d'images

Ref. TENS

durée

3 jours

Tarif

1790€ ht

Toutes les dates

Objectifs

  • Savoir mettre en oeuvre TensorFlow pour de l'apprentissage machine
  • Connaitre les APIs disponibles pour réaliser des modèles fiables et efficaces

Public

  • Chefs de projet, data-scientists
  • Toutes personnes souhaitant comprendre le fonctionnement de tensorflow

Prérequis

  • Connaissance d'un langage de programmation comme python
  • Maitriser les principes de base de la manipulation de données et du machine learning

Programme

Présentation

  • Historique du projet tensorFlow
  • Fonctionnalités
  • Architecture distribuée, plate-formes supportées

Premiers pas avec TensorFlow Core

  • Installation de TensorFlow
  • Principe des tenseurs
  • Caractéristiques d'un tenseur : type de données, dimensions
  • Définition de tenseurs simples
  • Gestion de variables pour la persistance
  • Représentation des calculs et des dépendances entre opérations par des graphes

API Estimator

  • Etude d'un modèle complet avec mise en place de l'apprentissage
  • Evaluation de la qualité du modèle
  • Apprentissage, analyse de données et fourniture de prédictions
  • Tests avec Premade Estimators

Optimisation

  • Calculs distribués : différents types de stratégies (synchrone ou asynchrone)
  • Stockage centralisé des données ou dupliqué sur différents cpu
  • Distribution sur des GPUs
  • Utilisation de TPUs

Classification d'images

  • Notion de classification, cas d'usage
  • Présentation des outils : TensorFlow Hub, librairie de composants pour la construction de modeles d'apprentissage
  • Travaux pratiques avec les exemples fournis par TensorFlow

Extensions

  • TensorFlow.js : librairies javascript pour l 'exécution de TensorFlow dans un navigateur ou avec node.js
  • TensorFlow Lite : pour le déploiement de modèles sur des android ou autre objects connectés
  • TensorFlow Extended : pour le déploiement de modèles dans un environnement de production

Moyens et Méthodes Pédagogiques

  • La formation est constituée d’apports théoriques, d’exercices pratiques et de réflexions
  • Un poste par stagiaire
  • Formateur Expert
  • Remise d’une documentation pédagogique papier ou numérique pendant le stage

Validation des acquis

  • Auto évaluation des acquis par le stagiaire via un questionnaire en fin de formation
  • Attestation de fin de stage remise avec la facture