Introduction à TensorFlow 2.0

L'objectif de cette formation est d'introduire les réseaux de neurones, à l'aide du framework TensorFlow 2.0.

Cette formation s'adresse aux ingénieurs et techniciens ayant au moins deux ans d'expérience de la programmation et qui souhaitent utiliser TensorFlow à des fins professionnelles.

Le programme de ce séminaire est le suivant :

Les concepts de base du Deep Learning

• les différentes formes d'apprentissage
• régression linéaire,
• fonction de coût,
• descente du gradient,
• pas d'apprentissage

L'environnement de développement

• Python, Anaconda, NumPy, Pandas, MatPlotlib, Jupyter
• CPU/GPU/TPU
• Deep Learning sur le Cloud

L'environnement TensorFlow

• Le frameworkTensorBoard
• TensorFlow.js
• TensorFlow Lite

Réseau de Neurones avec Tf 2.0

• Concevoir et définir l'architecture du réseau de neurones avec Keras
• Les paramètres de compilation 
• tf.data.Dataset
• TensorFlow avec Keras
• TensorFlow en mode expert
• Classifications MNIST, Cifar