Deep Learning avec Keras & TensorFlow - eLearning
450,00 EUR
- 30 hours
Ce cours d'apprentissage profond avec certification TensorFlow est développé par des leaders de l'industrie et aligné sur les meilleures pratiques actuelles. Vous maîtriserez les concepts et modèles d'apprentissage profond en utilisant les frameworks Keras et TensorFlow grâce à ce cours TensorFlow. Apprenez à mettre en œuvre des algorithmes d'apprentissage profond avec notre formation TensorFlow et préparez-vous pour une carrière d'ingénieur en apprentissage profond.
Caractéristiques principales
Langue
Le cours et le matériel sont en anglais
Niveau
Niveau débutant - intermédiaire
Accès
Accès d'un an à la plateforme d'e-learning en autoformation disponible 24/7
3 heures de contenu vidéo
avec 40 heures de temps d'étude recommandé et de pratique
Pratiques
Laboratoires virtuels, Quiz, Projet de fin d'études
Pas d'examen
Il n'y a pas d'examen pour le cours mais l'étudiant recevra une attestation de fin de formation

Résultats d'apprentissage
À la fin de ce cours d'apprentissage profond avec Keras et TensorFlow, vous serez capable de :
Concepts
Comprendre les concepts de Keras et TensorFlow, leurs principales fonctions, opérations, et le pipeline d'exécution
Algorithmes
Mettez en œuvre des algorithmes d'apprentissage profond, comprenez les réseaux de neurones et parcourez les couches d'abstraction des données
Réseau de neurones
Maîtriser et comprendre des sujets avancés tels que les réseaux de neurones convolutionnels, les réseaux de neurones récurrents, l'entraînement de réseaux profonds et les interfaces de haut niveau
Modèles d'apprentissage profond
Construisez des modèles d'apprentissage profond en utilisant les frameworks Keras et TensorFlow et interprétez les résultats
Autoencodeurs
Comprendre la langue et les concepts fondamentaux des réseaux de neurones artificiels, l'application des autoencodeurs, ainsi que Pytorch et ses éléments
Différencier
Faites la distinction entre l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond et l'intelligence artificielle
Calendrier du cours

Introduction à TensorFlow
Leçon 01
- Introduction à TensorFlow
- TensorFlow 2 et l'exécution dynamique
- Labo : Régression linéaire avec TensorFlow
- Labo : Régression logistique avec TensorFlow
- Introduction à l'apprentissage profond
- Réseaux neuronaux profonds
Réseaux convolutionnels
Leçon 02
- Introduction aux réseaux de neurones convolutifs
- CNN pour la classification
- Architecture CNN
- Laboratoire : Comprendre les convolutions
- Labo : CNN avec TensorFlow
Réseaux de neurones récurrents (RNN)
Leçon 03
- Le problème séquentiel
- Le modèle RNN
- Le modèle LSTM
- Laboratoire : Notions de base des LSTM
- Application des RNN à la modélisation linguistique
- Labo : Modélisation linguistique avec LSTM
Machines de Boltzmann restreintes (RBM)
Leçon 04
- Introduction aux RBM
- Formation des RBM
- Labo : Machines de Boltzmann restreintes
- Labo : Filtrage collaboratif avec RBM
Autoencodeurs
Leçon 05
- Introduction aux autoencodeurs
- Structure de l'autoencodeur
- Labo : Autoencodeurs

Qui devrait s'inscrire à ce programme ?
Prérequis :
Les apprenants doivent posséder un diplôme de premier cycle ou un diplôme d'études secondaires. Une familiarité avec les principes fondamentaux de la programmation, une compréhension correcte des bases des statistiques et des mathématiques, et une bonne compréhension des concepts de l'apprentissage automatique.
Ingénieur en IA
Scientifique des données
Ingénieur logiciel
Étudiants en programmes de licence/master
Analyste de données
Déclarations
Licence et accréditation
La formation certifiante en Deep Learning avec Keras & TensorFlow est proposée par Simplilearn. AVC fait la promotion de ce cours sur la base de l'Accord Partenaire et répond aux exigences d'accréditation.
Politique d'égalité
Simplilearn ne fournit actuellement pas d'aménagements pour les examens en raison d'un handicap ou d'une condition médicale quelconque des étudiants. Il est conseillé aux candidats de contacter l'AVC pour obtenir des conseils et un soutien tout au long du processus d'accommodement.
Foire aux questions

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