Formation Détection de la fraude avec Python et TensorFlow

Ce cours animé par un formateur dans Belgique (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs Python de niveau intermédiaire souhaitant améliorer leur expérience de développement Python avec AWS Cloud9.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer et paramétrer AWS Cloud9 pour le développement Python.
• Comprendre l'interface et les fonctionnalités de l'IDE AWS Cloud9.
• Écrire, déboguer et déployer des applications Python dans AWS Cloud9.
• Collaborer avec d'autres développeurs via la plateforme AWS Cloud9.
• Intégrer AWS Cloud9 avec d'autres services AWS pour des déploiements avancés.

Cette formation en direct, encadrée par un formateur, en Belgique (en ligne ou sur site), 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 en utilisant Google Colab.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Créer et entraîner des réseaux de neurones convolutifs (CNN) en utilisant TensorFlow.
• Tirer parti de Google Colab pour un développement de modèles cloud évolutif et efficace.
• 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 présentiel ou à distance, animée par un formateur, s'adresse aux développeurs Python et aux analystes de données de niveau intermédiaire souhaitant perfectionner leurs compétences en analyse et manipulation de données à l'aide de Pandas et NumPy.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer un environnement de développement incluant Python, Pandas et NumPy.
• Créer une application d'analyse de données à l'aide de Pandas et NumPy.
• Réaliser des opérations avancées de nettoyage, de tri et de filtrage des données.
• Effectuer des agrégations et analyser des séries temporelles.
• Visualiser les données à l'aide de Matplotlib et d'autres bibliothèques de visualisation.
• Débugger et optimiser leur code d'analyse de données.

Cette formation en direct, animée par un formateur, dans Belgique (en ligne ou sur site), s'adresse aux data scientists et développeurs de niveau intermédiaire souhaitant comprendre et appliquer des techniques d'apprentissage profond dans l'environnement Google Colab.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables 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 avec TensorFlow.
• Entraîner et évaluer des modèles d'apprentissage profond.
• Utiliser les fonctionnalités avancées de TensorFlow pour l'apprentissage profond.

Cette formation en direct, animée par un instructeur (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux développeurs souhaitant utiliser la stack FARM (FastAPI, React et MongoDB) pour construire des applications web dynamiques, performantes et évolutives.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Mettre en place l'environnement de développement nécessaire intégrant FastAPI, React et MongoDB.
• Comprendre les concepts clés, les fonctionnalités et les avantages de la stack FARM.
• Apprendre à construire des API REST avec FastAPI.
• Apprendre à concevoir des applications interactives avec React.
• Développer, tester et déployer des applications (front-end et back-end) en utilisant la stack FARM.

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un instructeur, est destinée aux développeurs souhaitant utiliser FastAPI avec Python pour construire, tester et déployer des APIs RESTful plus facilement et plus rapidement.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Mettre en place l'environnement de développement nécessaire pour développer des APIs avec Python et FastAPI.
• Créer des APIs plus rapidement et plus simplement à l'aide de la bibliothèque FastAPI.
• Apprendre à créer des modèles de données et des schémas basés sur Pydantic et OpenAPI.
• Connecter des APIs à une base de données à l'aide de SQLAlchemy.
• Mettre en œuvre la sécurité et l'authentification dans les APIs en utilisant les outils de FastAPI.
• Construire des images de conteneurs et déployer des APIs web sur un serveur cloud.

Cette formation en présentiel, animée par un formateur, dans <lieu> (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs et aux scientifiques des données qui souhaitent utiliser TensorFlow 2.x pour créer des prédicteurs, des classificateurs, des modèles génératifs, des réseaux de neurones, etc.

À 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 sur le cloud, les appareils mobiles et les dispositifs IoT.