Laval - Boulevard Daniel-Johnson

2572, Boulevard Daniel-Johnson, Laval, Canada, H7T 2R3
Situé dans le quartier central des affaires de Laval, notre espace de travail du 2572 boulevard Daniel Johnson est au cœur ...

Découvrez nos formations

Deep Learning with Keras

 21 heures
Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux personnes techniques qui souhaitent appliquer un modèle d'apprentissage profond à des applications de reconnaissance d'images. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Installer et configurer Keras.
  • Prototyper rapidement des modèles d'apprentissage profond.
  • Implémenter un réseau convolutif.
  • Implémenter un réseau récurrent.
  • Exécuter un modèle d'apprentissage profond à la fois sur un CPU et un GPU.
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Advanced Deep Learning with Keras and Python

 14 heures
Cette formation en direct avec instructeur en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs logiciels qui souhaitent développer des réseaux neuronaux d'apprentissage profond avancés et des modèles à l'aide de Keras et Python. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Appliquer l'apprentissage profond avec des méthodes d'apprentissage supervisées ou non supervisées.
  • Développer, former et mettre en œuvre des réseaux neuronaux concurrents et des réseaux neuronaux récurrents.
  • Utiliser Keras et Python pour construire des modèles d'apprentissage profond afin de résoudre des problèmes impliquant des images, du texte, du son, et plus encore.
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Deep Learning for Self Driving Cars

 21 heures
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs qui souhaitent construire une voiture autonome à l'aide de techniques d'apprentissage en profondeur. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Utiliser Keras pour construire et entraîner un réseau neuronal convolutif.
  • Utiliser des techniques de vision par ordinateur pour identifier les voies dans un projet de conduite autonome.
  • Entraîner un modèle d'apprentissage profond pour différencier les panneaux de signalisation.
  • Simuler une voiture entièrement autonome.
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