• Prochaine session : nous contacter.
  • Formation accessible aux personnes en situation de handicap.
  • 70% de pratique et 30% de théorie en moyenne.
  • Nombreuses activités pratiques pour une évaluation constante.
  • Supports, exercices et corrections à disposition en ligne pendant et après la formation.
  • Délai d'accès minimum moyen : deux mois.
  • Formation en distanciel ou en présentiel au sein de votre entreprise.
  • Evaluation par le formateur à travers les activités pratiques.

  • Public : Développeurs, Chef de projet, Data analyste, Architecte
  • Prérequis : algorithmie, connaître au moins un langage de programmation

  • Durée : 4 jours (7 heures/jour).
  • Tarif inter * : 2560 € - intra * : nous contacter.

TensorFlow est devenu en un temps record l’un des frameworks de référence pour le Deep Learninget l’Intelligence Artificielle, utilisé aussi bien dans la recherche qu’en entreprise pour des applications en production. Apprenez à vous servir de manière performante cet outils pour l’inclure correctement dans vos projets.

  • Machine Learning
    • Machine Learning et ses Applications
    • Deep learning et ses applications
  • Découverte de TensorFlow
    • Tensors
    • Variables vs Placeholders
    • Graphe d’exécution
    • Session (session, interactiveSession)
    • Premier programme en TensorFlow
    • Manipulation des données
    • Visualisation des données avec Tensorboard
    • API TensorFlow : Tf.contrib.learn
    • Exécution sur CPUs vs GPUs
    • Exécution sur Cluster
    • Mise en production avec TensorServing
  • Régression
    • Cas d’usage : Prédiction des prix de vente de maisons
    • Régression linéaire, multiple
    • Optimisation
    • Comparaison des modèles
  • Classification
    • Cas d’usage : Classification d’images – MNIST dataset
    • Régression logistique, Forêts aléatoires, …
    • Comparer les modèles
  • Réseaux de neurones Perceptron et multicouches
    • Présentation
    • Cas d’usage : Classification d’images – MNIST dataset
    • Principe et fonctionnement
  • Réseaux de neurones à convolution (CNN)
    • Présentation
    • Cas d’usage : Classification d’images – MNIST dataset
    • Principe et fonctionnement
  • Réseaux de neurones récurrents (RNN)
    • Présentation
    • Cas d’usage : Traitement du langage naturel
    • Long Short-Term Memory (LSTM)
    • Réseaux de Neurones Récurrents (RNN)
  • Restricted Boltzmann Machine et réseaux de neurones Autoencoders
    • Présentation
    • Cas d’usage : Réduction de dimension
    • Restricted Boltzmann Machine (RBM)
    • Deep Belief Network (DBN)

  • Formation avec un formateur, qui peut être suivie selon l’une des 2 modalités suivantes : dans la salle de cours en présence du formateur en intra ou en téléprésence / distanciel depuis votre domicile ou votre entreprise. Vous rejoignez un environnement deformation en ligne, à l’aide de votre ordinateur, tout en étant éloigné physiquement du formateur et des autres participants. Vous êtes en totale immersion avec le groupe et le formateur.
  • Le nombre de stagiaires peut varier de de 1 à 8 personnes, ce qui facilite le suivi permanent et la proximité avec chaque stagiaire.
  • Chaque stagiaire dispose d’un support, d’exercices à disposition en ligne pendant et après la formation. Pour une meilleure assimilation, le formateur alterne tout au long de la journée les exposés théoriques, les démonstrations et la mise en pratique au travers d’exercices et de cas concrets réalisés seul ou en groupe (70% de pratique er 30% de théorie en moyenne).

  • Feuille de présence, émargée par demi-journée par chaque stagiaire et le formateur
  • Evaluation qualitative de fin de formation
  • Attestation de fin de formation
  • Evaluation par le formateur à travers les activités pratiques.
  • Auto-évaluation des participants à travers les activités pratiques.

La formation est animée par un professionnel de l'informatique et de la pédagogie, dont les compétences techniques, professionnelles et pédagogiques ont été validées par des certifications et/ou testées et approuvées par les éditeurs et/ou notre responsable technique et pédagogique. Il est en veille technologique permanente et possède plusieurs années d'expérience sur les produits, technologies et méthodes enseignés. Il est présent auprès des stagiaires pendant toute la durée de la formation.

* Types de formation

  • En inter (plusieurs entreprises) : session ouverte et maintenue à partir de 3 participants (tarif à la session par participant);
  • En intra (une seule entreprise) : cours individuel ou collectif, standard ou sur-mesure (tarif à la journée, 8 participants max.)