En ligne ou sur site, les cours de formation TensorFlow en direct, animés par un instructeur, démontrent, par le biais de discussions interactives et de pratiques pratiques, comment utiliser le système TensorFlow pour faciliter la recherche en apprentissage automatique et pour faciliter et accélérer la transition du prototype de recherche au système de production. La formation TensorFlow est disponible en tant que "formation en direct en ligne" ou "formation en direct sur site". La formation en direct en ligne (alias « formation en direct à distance ») est effectuée au moyen d'un ordinateur de bureau interactif à distance . La formation en direct sur site peut être effectuée localement dans les locaux du client en Ville de Québec ou dans les centres de formation d'entreprise NobleProg en Ville de Québec. NobleProg - Votre fournisseur de formation local
Quebec - Sainte Foy
2828 Boulevard Laurier, Suite 700, Quebec City, Canada, G1V 0B9
Stratégiquement situé à proximité de l'aéroport international et de l'intersection des grands axes routiers, le centre a pour voisins l'Université Laval, des commerces, des hôtels et de nombreux commerces.
Ville de Québec - Complexe Jules-Dallaire
2828 Boulevard Laurier, Ville de Québec, Canada, G1V 0B9
Situé dans le prestigieux développement du Complexe Jules Dallaire, facile d'accès grâce aux transports en commun pratiques du secteur.
Cette formation en direct avec instructeur en Ville de Québec (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent approfondir leur compréhension de la vision par ordinateur et explorer les capacités de TensorFlow à développer des modèles de vision sophistiqués à l'aide de Google Colab.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Construire et entraîner des réseaux neuronaux convolutifs (CNN) en utilisant TensorFlow.
Tirer parti de Google Colab pour un développement de modèle évolutif et efficace basé sur 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 avec instructeur en Ville de Québec (en ligne ou sur site) s'adresse aux data scientists et aux développeurs de niveau intermédiaire qui souhaitent comprendre et appliquer les techniques d'apprentissage profond en utilisant l'environnement Google Colab.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Configurer et naviguer dans Google Colab pour des projets d'apprentissage profond.
Comprendre les principes fondamentaux des réseaux neuronaux.
Implémenter des modèles d'apprentissage profond en utilisant TensorFlow.
Former et évaluer les modèles d'apprentissage profond.
Utiliser les fonctionnalités avancées de TensorFlow pour l'apprentissage profond.
Il s'agit d'un cours de 4 jours introduisant l'IA et ses applications. Il est possible de disposer d'une journée supplémentaire pour entreprendre un projet d'IA à l'issue de ce cours.
Dans cette formation en direct, dirigée par un instructeur, les participants apprendront à utiliser des Python bibliothèques pour le NLP en créant une application qui traite un ensemble d'images et génère des légendes.  ;
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Concevoir et coder DL pour le NLP en utilisant des Python bibliothèques.
Créer Python un code qui lit une énorme collection d'images et génère des mots-clés.
Créer Python code qui génère des légendes à partir des mots-clés détectés.
Public
Ce cours convient aux chercheurs et ingénieurs Deep Learning intéressés par l'utilisation des outils disponibles (principalement open source) pour l'analyse d'images informatiques.
Ce cours fournit des exemples de travail.
Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux data scientists qui souhaitent utiliser TensorFlow pour analyser des données de fraude potentielle.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Créer un modèle de détection de fraude dans Python et TensorFlow.
Construire des régressions linéaires et des modèles de régression linéaire pour prédire la fraude.
Développer une application d'IA de bout en bout pour l'analyse des données de fraude.
Cette formation dirigée par un instructeur en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs et aux scientifiques des données qui souhaitent utiliser Tensorflow 2.x pour construire des prédicteurs, des classificateurs, des modèles génératifs, des réseaux neuronaux et ainsi de suite.
A l'issue 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 d'apprentissage profond.
Implémenter un classificateur d'images avancé.
Déployer un modèle d'apprentissage profond dans le cloud, les appareils mobiles et IoT.
Dans cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site), les participants apprendront à configurer et à utiliser TensorFlow Serving pour déployer et gérer des modèles de ML dans un environnement de production.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Entraîner, exporter et servir divers modèles TensorFlow.
Tester et déployer des algorithmes à l'aide d'une architecture et d'un ensemble d'API uniques.
Extension TensorFlow Serving pour servir d'autres types de modèles que les modèles TensorFlow.
TensorFlow est une API de deuxième génération de la bibliothèque de logiciels open source de Go ogle pour Deep Learning . Le système est conçu pour faciliter la recherche en apprentissage automatique et faciliter la transition rapide d'un prototype de recherche à un système de production.
Public
Ce cours est destiné aux ingénieurs souhaitant utiliser TensorFlow pour leurs projets d' Deep Learning .
Une fois ce cours terminé, les délégués:
comprendre la structure et les mécanismes de déploiement de TensorFlow
être capable d'effectuer des tâches d'installation / environnement de production / architecture et configuration
être capable d'évaluer la qualité du code, effectuer le débogage, la surveillance
être capable de mettre en œuvre une production avancée comme des modèles de formation, la création de graphiques et la journalisation
Ce cours explore, avec des exemples spécifiques, l’application de Tensor Flow aux objectifs de la reconnaissance d’image.
Public
Ce cours est destiné aux ingénieurs qui souhaitent utiliser TensorFlow aux fins de la reconnaissance d'image.
Une fois ce cours terminé, les délégués seront en mesure de:
comprendre la structure et les mécanismes de déploiement de TensorFlow
effectuer des tâches d'installation / environnement de production / architecture et configuration
évaluer la qualité du code, effectuer le débogage, la surveillance
implémenter une production avancée telle que des modèles de formation, la création de graphiques et l'enregistrement
Cette formation en direct avec instructeur en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux data scientists qui souhaitent passer de la formation d'un seul modèle de ML au déploiement de nombreux modèles de ML en production.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Installer et configurer TFX et les outils tiers correspondants.
Utiliser TFX pour créer et gérer un pipeline de production ML complet.
Travailler avec les composants TFX pour effectuer la modélisation, l'entraînement, l'inférence et la gestion des déploiements.
Déployez des fonctions d'apprentissage automatique dans des applications web, des applications mobiles, des appareils IoT et bien plus encore.
Dans cette formation en direct, dirigée par un instructeur, les participants apprendront à tirer parti des innovations des processeurs TPU pour maximiser les performances de leurs propres applications d'intelligence artificielle.
A l'issue de la formation, les participants seront capables de :
Entraîner divers types de réseaux neuronaux sur de grandes quantités de données.
TensorFlow™ est une bibliothèque de logiciels open source pour les calculs numériques en utilisant des graphiques de flux de données.
SyntaxNet est un cadre de traitement de langue naturelle pour TensorFlow.
Word2Vec est utilisé pour l'apprentissage des représentations vectorielles des mots, appelé "word embeddings". Word2vec est un modèle prédictif particulièrement computable et efficace pour l'apprentissage des entrées de mots à partir du texte. Il vient en deux goûts, le modèle Continuous Bag-of-Words (CBOW) et le modèle Skip-Gram (Chapitre 3.1 et 3.2 dans Mikolov et al.)
Utilisé en tandem, SyntaxNet et Word2Vec permettent aux utilisateurs de générer des modèles d'insertion appris à partir de l'entrée de langue naturelle.
Audience
Ce cours est destiné aux développeurs et aux ingénieurs qui ont l'intention de travailler avec SyntaxNet et Word2Vec modèles dans leurs TensorFlow graphiques.
Après avoir terminé ce cours, les délégués :
Comprendre TensorFlow’s structures et mécanismes de déploiement
être en mesure de réaliser des tâches d'installation / environnement de production / architecture et de configuration
être en mesure d’évaluer la qualité du code, d’effectuer le débogage, de surveiller
être en mesure de mettre en œuvre des modèles de production avancés tels que les modèles de formation, les termes d'emballage, les graphiques de construction et le logging
Ce cours commence par vous donner des connaissances conceptuelles sur les réseaux de neurones et plus généralement sur les algorithmes d'apprentissage automatique, d'apprentissage approfondi (algorithmes et applications).
La partie 1 (40%) de cette formation met davantage l'accent sur les principes fondamentaux, mais vous aidera à choisir la bonne technologie: TensorFlow , Caffe , Theano, DeepDrive, Keras , etc.
La partie 2 (20%) de cette formation présente Theano, une bibliothèque python qui facilite l’écriture de modèles d’apprentissage approfondi.
La partie 3 (40%) de la formation serait largement basée sur Tensorflow - API de deuxième génération de la bibliothèque de logiciels open source de Go ogle pour Deep Learning . Les exemples et handson seraient tous fabriqués dans TensorFlow .
Public
Ce cours est destiné aux ingénieurs souhaitant utiliser TensorFlow pour leurs projets d' Deep Learning .
Une fois ce cours terminé, les délégués:
avoir une bonne compréhension des réseaux de neurones profonds (DNN), CNN et RNN
comprendre la structure et les mécanismes de déploiement de TensorFlow
être capable d'effectuer des tâches d'installation / environnement de production / architecture et configuration
être capable d'évaluer la qualité du code, effectuer le débogage, la surveillance
être capable de mettre en œuvre une production avancée comme des modèles de formation, la création de graphiques et la journalisation
En savoir plus...
Dernière Mise À Jour:
Nos clients témoignent (4)
Le formateur a bien expliqué le contenu et a été engageant tout au long de la formation. Il s'est arrêté pour poser des questions et nous a permis d'arriver à nos propres solutions lors de certaines sessions pratiques. Il a également adapté le cours en fonction de nos besoins.
Robert Baker
Formation - Deep Learning with TensorFlow 2.0
Traduction automatique
Tomasz connaît vraiment bien les informations et le cours était bien rythmé.
Raju Krishnamurthy - Google
Formation - TensorFlow Extended (TFX)
Traduction automatique
Organisation, conformément à l'ordre du jour proposé, les connaissances approfondies du formateur dans ce sujet
Ali Kattan - TWPI
Formation - Natural Language Processing with TensorFlow
Traduction automatique
Very updated approach or CPI (tensor flow, era, learn) to do machine learning.
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