Formation Deep Learning TensorFlow | Maîtrise des Réseaux Neuronaux

Pourquoi se former à deep learning avec tensorflow

un ingénieur data ou un développeur python se voit confier un projet de classification d'images ou d'analyse sémantique. cette formation vous apporte la maîtrise de tensorflow pour concevoir et implémenter des solutions opérationnelles. vous appliquerez directement des techniques de deep learning pour répondre à ces cas d'usage.

Repères de marché sur data / bi

Chiffres issus de nos 105 référentiels comparés sur cette thématique, hors remises négociées.

Budget moyen (intra): 1 561 à 3 003 €
Durée moyenne: 3.9 jours
Parcours certifiants: 100 %
Disponible à distance: 100 %

Objectifs

Comprendre les architectures fondamentales du Deep Learning
Utiliser TensorFlow pour construire et entraîner des réseaux neuronaux
Appliquer les techniques de Deep Learning à des cas d'usage réels (vision, NLP)
Évaluer et optimiser les performances des modèles de Deep Learning
Déployer des modèles TensorFlow en production

Public concerné

Ingénieurs Data et Machine Learning
Développeurs Python souhaitant se spécialiser en IA
Chercheurs et scientifiques des données
Chefs de projet techniques en Intelligence Artificielle

Programme type

Introduction au Deep Learning et TensorFlow

Principes des réseaux neuronaux et leurs applications
Installation et prise en main de TensorFlow 2.x
Manipulation des données avec TensorFlow et Keras

Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN) pour la Vision

Architecture des CNN et couches spécifiques (convolution, pooling)
Construction et entraînement de CNN avec TensorFlow Keras
Techniques d'augmentation de données et transfer learning

Réseaux de Neurones Récurrents (RNN) et NLP

Principes des RNN, LSTM et GRU
Traitement du langage naturel (NLP) avec TensorFlow
Mise en œuvre de modèles de traduction ou de classification de texte

Optimisation, Déploiement et Cas Avancés

Optimisation des hyperparamètres et régularisation des modèles
Déploiement de modèles TensorFlow avec TensorFlow Serving
Introduction aux Transformers et Generative Adversarial Networks (GANs)

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Prérequis

Maîtrise du langage Python (variables, fonctions, boucles, structures de données)
Connaissances de base en Machine Learning (régression, classification)
Notions en algèbre linéaire et calcul différentiel

Modalités

Durée: 3 à 5 jours
Prix indicatif: 2 100 € à 3 500 € (intra, groupe)
Formats: présentiel, distanciel, intra, hybride
Effectif: inter : 4 à 12 participants · intra : jusqu'à 12
Rythme: continu, séquencé ou en demi-journées, selon vos contraintes
Délai d'accès: sélection sous 48h, démarrage possible sous 2 à 4 semaines
Financement: OPCO, plan de développement des compétences, cpf selon l'organisme retenu
Évaluation: quiz ou cas pratique en fin de parcours, attestation remise à chaud
Accessibilité: adaptation possible aux situations de handicap, à préciser au cadrage
Certification: Cette formation n'est pas certifiante mais peut être éligible à divers dispositifs de financement de la formation professionnelle continue (OPCO, CPF, FNE-Formation) selon votre situation.
Qualité: partenaires Qualiopi uniquement

Questions fréquentes

›quel est le niveau de difficulté de cette formation ?

cette formation s'adresse à un public ayant déjà des bases solides en programmation python et en machine learning. des notions de statistiques et d'algèbre linéaire sont également nécessaires.

›tensorflow 1.x est-il abordé ?

non, la formation est exclusivement centrée sur tensorflow 2.x et ses dernières évolutions. nous nous concentrons sur les pratiques actuelles.

›y a-t-il des exercices pratiques ?

oui, la formation inclut de nombreux ateliers pratiques et des études de cas concrets. vous développerez et entraînerez des modèles sur des jeux de données réels.

›la formation couvre-t-elle l'utilisation de gpu ?

oui, nous abordons l'optimisation des calculs avec des gpu et la configuration des environnements de développement adaptés. des exemples concrets sont fournis.

Comment on sélectionne les organismes deep learning avec tensorflow

Analyse indépendante multi-organismes
Aucune rémunération éditeur influençant le classement
Short-list argumentée et personnalisée

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