En ligne ou sur site, les formations animées par un instructeur sur TensorFlow illustrent, grâce à des discussions interactives et des exercices pratiques, l'utilisation du système TensorFlow pour favoriser la recherche en apprentissage automatique et faciliter la transition, rapide et simple, d'un prototype de recherche vers un système de production.
Les formations TensorFlow sont disponibles sous forme de « formation en direct en ligne » ou de « formation en direct sur site ». La formation en direct en ligne (également appelée « formation à distance en direct ») est dispensée par le biais d'un bureau à distance interactif via desktop distant. La formation en direct sur site peut être réalisée localement sur les locaux du client dans Namur ou dans les centres de formation corporate de NobleProg situés dans Namur.
NobleProg -- Votre prestataire de formation local
Namur, Hotel de Ville
NobleProg Namur, Rue de Fer, 48 , Namur, belgium, 5000
Namur est une ville francophone du Belgique, capitale de la Wallonie depuis 1986, et chef-lieu de la province de Namur. Occupé dès le Néolithique, le confluent de la Sambre et de la Meuse a vu naître la cité romaine au début de notre ère. Ancien fief des Comtes de Namur, rattaché à la maison du Luxembourg puis à l'empire habsbourgeois, la citadelle de Namur fut l'enjeu de nombreux sièges au cours des époques. Malgré les dégâts subis par les conflits, la ville conserve un riche patrimoine mobilier et immobilier. Aujourd'hui capitale régionale, la ville est le siège du Parlement de Wallonie, du Gouvernement wallon et du Service public de Wallonie, mais également la ville hôte du Festival international du film francophone, du festival d'arts forains Namur en Mai, du Festival Verdur Rock.
Cette formation en direct, encadrée par un formateur, en Namur (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 direct, animée par un formateur, dans Namur (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 formateur à Namur (en ligne ou sur site), s'adresse aux data scientists qui souhaitent utiliser TensorFlow pour analyser des données potentielles de fraude.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Créer un modèle de détection de la fraude en Python et avec TensorFlow.
Construire des régressions linéaires et des modèles de régression linéaire pour prédire la fraude.
Développer une application d'intelligence artificielle de bout en bout pour analyser les données de fraude.
Ce cours en direct, animé par un formateur, en Namur (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs et aux scientifiques des données souhaitant utiliser TensorFlow 2.x pour construire des prédicteurs, des classifieurs, des modèles génératifs, des réseaux de neurones, etc.
À l'issue de ce cours, les participants seront en mesure de :
Installer et configurer TensorFlow 2.x.
Comprendre les avantages de TensorFlow 2.x par rapport aux versions antérieures.
Construire des modèles de deep learning.
Implémenter un classifieur d'images avancé.
Déployer un modèle de deep learning dans le cloud, sur des appareils mobiles et des dispositifs IoT.
Ce cours de 35 heures dans le domaine de Namur couvre les fondamentaux des réseaux de neurones profonds, y compris les CNN, les RNN et les modèles génératifs tels que les GAN. Les participants acquièrent une expérience pratique avec Theano et TensorFlow, apprenant à construire, entraîner et déployer des modèles d'apprentissage profond de qualité industrielle pour des applications réelles.
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