Formation Apprentissage profond en Richmond Hill

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 en direct animée par un formateur dans Richmond Hill (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels expérimentés qui souhaitent approfondir leurs connaissances en vision par ordinateur et explorer les capacités de TensorFlow pour le développement de modèles de vision sophistiqués à l'aide de Google Colab.

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

• Construire et entraîner des réseaux de neurones convolutifs (RNC) à l'aide de TensorFlow.
• Exploiter Google Colab pour un développement de modèles basé sur le cloud, scalable et efficace.
• 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 (transfer learning) pour améliorer les performances des modèles RNC.
• Visualiser et interpréter les résultats des modèles de classification d'images.

Cette formation en direct animée par un instructeur à Richmond Hill (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 direct, animée par un formateur à Richmond Hill (en ligne ou sur site), s’adresse aux professionnels de niveau avancé souhaitant se spécialiser dans les techniques d’apprentissage profond de pointe pour la CLN.

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

• Comprendre les différences clés entre les modèles de CLN et de TAL.
• Appliquer des techniques avancées d’apprentissage profond aux tâches de CLN.
• Explorer des architectures profondes telles que les transformeurs et les mécanismes d’attention.
• Exploiter les tendances futures de la CLN pour concevoir des systèmes d’intelligence artificielle sophistiqués.

Cette formation en direct, animée par un formateur à Richmond Hill (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.

Cette formation en direct, animée par un instructeur à Richmond Hill (en ligne ou sur site), s'adresse aux data scientists, ingénieurs en apprentissage automatique, chercheurs en apprentissage profond et experts en vision par ordinateur de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent élargir leurs connaissances et leurs compétences dans le domaine de la génération d'images à partir de texte.

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

• Comprendre les architectures et techniques avancées d'apprentissage profond pour la génération d'images à partir de texte.
• Mettre en œuvre des modèles complexes et des optimisations pour une synthèse d'images de haute qualité.
• Optimiser les performances et l'évolutivité pour les grands ensembles de données et les modèles complexes.
• Régler les hyperparamètres afin d'améliorer les performances du modèle et sa capacité de généralisation.
• Intégrer Stable Diffusion avec d'autres frameworks et outils d'apprentissage profond

Cette formation en direct dirigée par un instructeur à Richmond Hill (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent exploiter les techniques d'IA pour révolutionner les processus de découverte et de développement de médicaments.

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

• Comprendre le rôle de l'IA dans la découverte et le développement de médicaments.
• Appliquer des techniques d'apprentissage automatique pour prédire les propriétés moléculaires et les interactions.
• Utiliser des modèles d'apprentissage profond pour le criblage virtuel et l'optimisation des molécules candidates.
• Intégrer des approches pilotées par l'IA dans le processus des essais cliniques.

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 présentiel ou en ligne, encadrée par un formateur, à Richmond Hill, s'adresse aux développeurs débutants ou intermédiaires souhaitant utiliser les grands modèles de langage pour diverses tâches de traitement du langage naturel.

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

• Mettre en place un environnement de développement incluant un LLM populaire.
• Créer un LLM basique et l'affiner (fine-tuning) sur un jeu de données personnalisé.
• Utiliser les LLM pour différentes tâches de traitement du langage naturel, telles que la synthèse de texte, la réponse aux questions, la génération de texte, etc.
• Dépanner et évaluer les LLM à l'aide d'outils tels que TensorBoard, PyTorch Lightning et Hugging Face Datasets.

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un instructeur, s'adresse aux data scientists, ingénieurs en apprentissage automatique et chercheurs en vision par ordinateur souhaitant exploiter Stable Diffusion pour générer des images de haute qualité à l'intention de divers cas d'utilisation.

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

• Comprendre les principes de Stable Diffusion et son fonctionnement pour la génération d'images.
• Construire et entraîner des modèles Stable Diffusion pour des tâches de génération d'images.
• Appliquer Stable Diffusion à divers scénarios de génération d'images, tels que l'inpainting, l'outpainting et la translation d'image à image.
• Optimiser les performances et la stabilité des modèles Stable Diffusion.

Lors de cette formation en présentiel encadrée par un formateur à Richmond Hill, les participants apprendront les techniques de machine learning les plus pertinentes et les plus pointues en Python, tout en développant une série d'applications de démonstration manipulant des données image, musicales, textuelles et financières.

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

• Mettre en œuvre des algorithmes et des techniques de machine learning pour résoudre des problèmes complexes.
• Appliquer l'apprentissage profond et l'apprentissage semi-supervisé à des applications impliquant des données image, musicales, textuelles et financières.
• Exploiter au maximum les capacités des algorithmes Python.
• Utiliser des bibliothèques et des packages tels que NumPy et Theano.

Ce cours en direct, animé par un formateur à Richmond Hill (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 Richmond Hill (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs de logiciels, aux analystes de données et aux professionnels techniques qui souhaitent utiliser TensorFlow 2.x et Keras pour construire, entraîner et déployer des modèles d'apprentissage en profondeur pour la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et les applications multimodales.

Cette formation animée par un instructeur en Richmond Hill (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.

Dans le cadre de cette formation en présentiel animée par un instructeur, les participants apprendront à utiliser Matlab pour concevoir, construire et visualiser un réseau de neurones convolutif (CNN) destiné à la reconnaissance d'images.

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

• Construire un modèle d'apprentissage profond
• Automatiser l'étiquetage des données
• Travailler avec des modèles provenant de Caffe et TensorFlow-Keras
• Former des données à l'aide de plusieurs GPU, du cloud ou de clusters

Public cible

• Développeurs
• Ingénieurs
• Experts du domaine

Format de la formation

• Cours magistral, discussions, exercices et pratique intensive en atelier

Cette formation en direct, animée par un instructeur dans Richmond Hill (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.