En ligne ou en personne, les cours de formation live TensorFlow animés par un formateur démontrent, par le biais de discussions interactives et de pratiques concrètes, comment utiliser le système TensorFlow pour faciliter la recherche en apprentissage automatique, tout en permettant une transition rapide et facile du prototype de recherche vers un système de production.
La formation TensorFlow est disponible sous forme de « formation live en ligne » ou de « formation live en personne ». La formation live en ligne (également appelée « formation live à distance ») est réalisée au moyen d'un bureau à distance interactif. La formation live en personne peut se dérouler localement, sur les lieux du client, à Calgary, ou dans les centres de formation corporate de NobleProg situés à Calgary.
NobleProg – Votre prestataire de formation local
Calgary - Macleod Place II
5940 Macleod Trail SW, Calgary, Canada, T2H2H4
Stratégiquement situé à quelques minutes du centre-ville, le centre offre un accès facile car il se trouve à côté de deux routes principales et la station Chinook Light Rapid Transit est à seulement deux pâtés de maisons.
Calgary – Centre Altius
Centre Altius Bureau 2500, 500, 4e Avenue Sud-Ouest, Calgary, AB T2P 2V6, Calgary, Canada, T2P 2V6
Un Espace de Travail Prestigieux avec une Connexion Urbaine Sans Faille
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Cette formation en direct, animée par un instructeur, en Calgary (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.
Cette formation en direct animée par un instructeur à Calgary (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 animée par un instructeur en Calgary (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 Calgary (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.
Ce cours de 35 heures dans Calgary couvre les fondamentaux des réseaux de neurones profonds, y compris les CNN, les RNN et les modèles génératifs comme les GAN. Les participants acquièrent une expérience pratique avec Theano et TensorFlow, apprenant à construire, entraîner et déployer des modèles d'apprentissage profond de qualité production pour des applications réelles.
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