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Plan du cours
Bases de l'apprentissage automatique et récursif Neural Networks (RNN)
- Rétroprogation NN et RNN Mémoire à long terme (LSTM)
TensorFlow Bases
- Création, initialisation, sauvegarde et restauration des variables TensorFlow Alimentation, lecture et préchargement des données TensorFlow Comment utiliser l'infrastructure TensorFlow pour former des modèles à grande échelle Visualisation et évaluation de modèles avec TensorBoard
TensorFlow Mécanique 101
- Préparer les entrées de téléchargement de données et les espaces réservés
Introduction Tutoriel de diffusion de base Tutoriel de diffusion avancée Tutoriel de diffusion du modèle de création
- ¹ Le sujet d'utilisation avancée, « Utilisation des GPU », n'est pas disponible dans le cadre d'un cours à distance. Ce module peut être dispensé pendant les cours en classe, mais uniquement sur accord préalable, et uniquement si le formateur et tous les participants disposent d'ordinateurs portables équipés de GPU NVIDIA pris en charge, avec 64 bits Linux installés (non fournis par NobleProg). NobleProg ne peut pas garantir la disponibilité des formateurs avec le matériel requis.
Pré requis
- Statistics
- Python
- (facultatif) Un ordinateur portable équipé d'un GPU NVIDIA prenant en charge CUDA 8.0 et cuDNN 5.1, avec Linux 64 bits installé
21 heures
Nos Clients témoignent (3)
Tomasz really know the information well and the course was well paced.
Raju Krishnamurthy - Google
Formation - TensorFlow Extended (TFX)
Very updated approach or CPI (tensor flow, era, learn) to do machine learning.
Paul Lee
Formation - TensorFlow for Image Recognition
I liked the opportunities to ask questions and get more in depth explanations of the theory.