Openska

Deep Learning Foundations with TensorFlow 2

Par Openska

Objectifs

  • Comprendre le fonctionnement des réseaux de neurones
  • Savoir entrainer ses propres modèles avec Keras et Tensorflow 2.
  • Savoir utiliser le transfer learning pour réentrainer les couches peu-
  • profondes d’un réseau préentrainé
  • Comprendre l'intérêt et les limites du Deep Learning

Programme

  • Graphes de computation et optimisation convexe
  • Rappels sur les fondamentaux du machine learning, en particulier
    régression logistique
  • Notions de bases: function de coût et techniques d’optimisations,
    computations as graphs
  • Build and execute a simple graph of computations
  • Introduction à l’optimisation avec l’algorithme de descente de gradient
  • Implémentation d’une descente de gradient avec Tensorflow 2
  • MLP: Multi-Layer Perceptron
  • Forward propagation
  • Introduction à l’algorithme de backpropagation
  • Développement de l’intuition avec Tensorflow Playground
  • Augmentation de la capacité du réseau avec ajout de couches
    supplémentaires
  • Implémentation avec Tensorflow 2 via l’API séquentielle de Keras
  • Visualisation de l’apprentissage avec TensorBoard
  • Réseaux de neurones convolutifs (CNN)
  • LIntroduction et théorie
  • Architectures
  • Controller l’overfitting du modèle avec les techniques de régularization
  • Chargement et traitement des données
  • Chargement et traitement des données
  • Techniques de data augmentation
  • Transfer learning et detection d’objets
  • Transfer Learning for CNNs
  • Introduction to TensorFlow Hub
  • Détection d’objets
  • Deploiement
  • TensorFlow Serving
  • APIs REST et gRPC

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TensorFlow est devenu en un temps record l’un des frameworks de référence pour le Deep Learning et l’Intelligence Artificielle, utilisé aussi bien dans la recherche qu’en entreprise pour des applications en production.

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Avec 25K contributeurs, Tensorflow fait partie du TOP 10 des projets les plus suivi actuellement sur GitHub et vous allez découvrir dans cette formation que ce n’est pas un hasard ! Des milliers de personnes contribuent également à ses dépendances, comme Numpy, Pytest, etc.

Découvrez comment résoudre des problèmes difficiles de Machine Learning avec la nouvelle librairie Open Source Tensorflow, le système révolutionnaire de Google d’apprentissage profond. Cette formation pratique vous montre comment construire, et quand utiliser, des architectures d’apprentissage profond. Vous apprendrez comment concevoir des systèmes capables de détecter des objets dans des images, comprendre la parole humaine, analyser la vidéo et prédire certains phénomènes. Nous aborderons ces concepts à travers des exemples pratiques afin que vous puissiez utiliser cette technologie dans vos projets Big Data. La formation AI & Deep Learning avec Tensorflow abordera les réseaux de neurones (convolutional neural networks). Vous maîtriserez également les concepts clés tels que la fonction SoftMax, les réseaux neuronaux à code automatique (Autoencoder Neural Networks), les réseaux récurrents, la machine Boltzmann restreinte (RBM, Restricted Boltzmann Machine).

Comme dans toutes nos formations, celle-ci vous présentera la toute dernière version stable de TensorFlow 2.4, sortie en Janvier 2020 couplée à Python 3.9.

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Un atelier sur le Deep Learning d’une journée conçu pour les développeurs. Aucune compétence en Python ni en Machine Learning n’est nécessaire pour faire cet atelier. Venez avec votre curiosité et votre envie d’apprendre

Pendant quelques heures, vous allez coder vous-même un réseau de neurones profond pour résoudre une problématique définie d’apprentissage supervisé. Vous allez commencer par coder chaque fonction en python et vous verrez de vos propres yeux comment fonctionne le deep learning sous le capot. Dans un deuxième temps, vous allez refactoriser votre code à l’aide de TensorFlow, la librairie de machine learning la plus utilisée du monde.

Le Machine Learning est un sujet passionnant et en plein essor. Mais pour les développeurs logiciels, ce n’est pas toujours évident de trouver le temps de se lancer dans l’apprentissage de ce domaine, surtout quand on est en poste. Cet atelier a été conçu pour vous faire découvrir les réseaux de neurones profonds et vous permettre de faire vos premiers pas dans ce domaine !

Le Deep Learning est l’une des techniques les plus populaires pour faire du Machine Learning et une journée est suffisante pour acquérir des bonnes bases et vous permettre de mieux structurer votre projet d’apprentissage du vaste domaine qui est le Machine Learning et l’intelligence artificielle.

Pendant quelques heures, vous allez coder vous-même un réseau de neurones profond pour résoudre une problématique définie d’apprentissage supervisé. Vous allez commencer par coder chaque fonction en python et vous verrez de vos propres yeux comment fonctionne le deep learning sous le capot. Dans un deuxième temps, vous allez refactoriser votre code à l’aide de Tensorflow, la librairie de machine learning la plus utilisée du monde.

La plupart de développeurs logiciels tombent dans l’erreur de se spécialiser dans l’utilisation d’un outil, sans connaître le comment et le pourquoi (don’t be a tools user !). Notre objectif n’est pas de vous apprendre à utiliser un outil ou une technologie, mais plutôt de vous faire comprendre la logique derrière celle-ci. Un ingénieur ML doit pouvoir implémenter avec différentes librairies et ne pas être dépendant d’un outil en particulier.

Comme toutes nos formations, celle-ci présentera la dernière version en date de l’outil à savoir TensorFlow 2.3.0.

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