Formation Machine learning avancé avec Python

Ce cours en direct, animé par un formateur <en[lieu]> (en ligne ou sur site), s'adresse aux biologistes souhaitant comprendre le fonctionnement d'AlphaFold et utiliser ses modèles comme guides dans leurs études expérimentales.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les principes fondamentaux d'AlphaFold.
• Saisir le fonctionnement d'AlphaFold.
• Savoir interpréter les prédictions et les résultats générés par AlphaFold.

Cette formation en direct, animée par un instructeur, en Canada (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux professionnels de niveau avancé souhaitant approfondir leur compréhension de la vision par ordinateur et explorer les capacités de TensorFlow pour développer des modèles de vision sophistiqués avec Google Colab.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Créer et entraîner des réseaux neuronaux convolutifs (CNN) avec TensorFlow.
• Tirer parti de Google Colab pour un développement de modèles évolutif et efficace dans le cloud.
• Mettre en œuvre des techniques de prétraitement d'images pour les tâches de vision par ordinateur.
• Déployer des modèles de vision par ordinateur pour des applications réelles.
• Utiliser l'apprentissage par transfert pour améliorer les performances des modèles CNN.
• Visualiser et interpréter les résultats des modèles de classification d'images.

Ce cours en direct, animé par un formateur à Canada (en ligne ou en présentiel), offre une introduction au domaine de la reconnaissance de motifs et de l'apprentissage automatique. Il aborde des applications pratiques en statistiques, en informatique, en traitement du signal, en vision par ordinateur, en fouille de données et en bio-informatique.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Appliquer les méthodes statistiques fondamentales à la reconnaissance de motifs.
• Utiliser des modèles clés tels que les réseaux neuronaux et les méthodes noyau pour l'analyse de données.
• Mettre en œuvre des techniques avancées pour résoudre des problèmes complexes.
• Améliorer la précision des prévisions en combinant différents modèles.

Cette formation en direct animée par un instructeur à Canada (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux data scientists et développeurs de niveau intermédiaire qui souhaitent comprendre et appliquer des techniques d'apprentissage profond en utilisant l'environnement Google Colab.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Configurer et naviguer dans Google Colab pour des projets d'apprentissage profond.
• Comprendre les fondamentaux des réseaux neuronaux.
• Implémenter des modèles d'apprentissage profond à l'aide de TensorFlow.
• Entraîner et évaluer des modèles d'apprentissage profond.
• Utiliser les fonctionnalités avancées de TensorFlow pour l'apprentissage profond.

Cette formation en présentiel ou à distance, animée par un instructeur, s'adresse aux développeurs de niveau intermédiaire, aux data scientists et aux praticiens de l'IA souhaitant tirer parti de TensorFlow Lite pour des applications Edge AI.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les principes fondamentaux de TensorFlow Lite et son rôle dans l'Edge AI.
• Développer et optimiser des modèles d'IA en utilisant TensorFlow Lite.
• Déployer des modèles TensorFlow Lite sur divers appareils edge.
• Utiliser des outils et techniques pour la conversion et l'optimisation des modèles.
• Mettre en œuvre des applications Edge AI pratiques en utilisant TensorFlow Lite.

Cette formation animée par un instructeur en Canada (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux scientifiques des données qui souhaitent utiliser TensorFlow pour analyser des données potentielles de fraude.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Créer un modèle de détection de la fraude en Python et TensorFlow.
• Construire des régressions linéaires et des modèles de régression linéaire pour prédire la fraude.
• Développer une application d'intelligence artificielle de bout en bout pour l'analyse des données de fraude.

Cette formation en direct, animée par un instructeur dans Canada (en ligne ou sur place), s'adresse aux développeurs et aux scientifiques de données souhaitant utiliser TensorFlow 2.x pour construire des prédicteurs, des classifieurs, des modèles génératifs, des réseaux de neurones et ainsi de suite.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Installer et configurer TensorFlow 2.x.
• Comprendre les avantages de TensorFlow 2.x par rapport aux versions précédentes.
• Construire des modèles de deep learning.
• Mettre en œuvre un classifieur d'images avancé.
• Déployer un modèle de deep learning dans le cloud, sur des appareils mobiles et des dispositifs IoT.

Cette formation en direct, animée par un formateur à Canada (en ligne ou sur site), s'adresse à des professionnels de niveau avancé souhaitant explorer les techniques de pointe en matière d'IA explicable (XAI) pour les modèles d'apprentissage profond, avec un accent particulier sur la création de systèmes d'IA interprétables.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les défis liés à l'explicabilité dans l'apprentissage profond.
• Mettre en œuvre des techniques d'IA explicable avancées pour les réseaux de neurones.
• Interpréter les décisions prises par les modèles d'apprentissage profond.
• Évaluer les compromis entre performance et transparence.