Plan du cours
Introduction
Vue d'ensemble Neural Networks
Comprendre les réseaux convolutifs
Mise en place Keras
Aperçu des caractéristiques et de l'architecture de Keras
Aperçu de la syntaxe Keras
Comprendre comment un modèle Keras organise les couches
Configuration du backend Keras (TensorFlow ou Theano)
Mise en œuvre d'un modèle d'apprentissage non supervisé
Analyse d'images avec un réseau neuronal convolutif (CNN)
Prétraitement des données
Formation du modèle
Formation sur CPU vs GPU vs TPU
Évaluation du modèle
Utilisation d'un modèle Deep Learning pré-entraîné
Configuration d'un réseau neuronal récurrent (RNN)
Débogage du modèle
Sauver le modèle
Déployer le modèle
Suivi d'un modèle Keras avec TensorBoard
Dépannage
Résumé et conclusion
Pré requis
- Python Expérience en programmation.
- Expérience de la ligne de commande Linux.
Audience
- Développeurs
- Data scientists
Nos Clients témoignent (3)
Working from first principles in a focused way, and moving to applying case studies within the same day
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Formation - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
The structure from first principles, to case studies, to application.
Margaret Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Formation - Introduction to Deep Learning
I was benefit from the passion to teach and focusing on making thing sensible.