Aperçu
Explorez TensorFlow grâce à une pratique concrète en réalisant un tutoriel complet de bout en bout pour acquérir des compétences pratiques dans la création et le déploiement de modèles de machine learning.
Programme
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- Introduction à TensorFlow
-- Aperçu de TensorFlow et de ses applications
-- Installation et configuration
- Concepts de Base de TensorFlow
-- Tenseurs et opérations
-- Graphes et sessions (mode d'exécution immédiate)
-- Types de données, formes et diffusion
- Construction de Modèles d'Apprentissage Automatique avec TensorFlow
-- Chargement et prétraitement des données
-- Construction d'un modèle linéaire simple
-- Mise en œuvre d'un réseau de neurones à propagation avant
- Entraînement et Optimisation
-- Fonctions de perte et algorithmes d'optimisation
-- Rétropropagation et descente de gradient
-- Suivi de l'entraînement avec TensorBoard
- Évaluation de Modèle
-- Division des données en ensembles d'entraînement, de validation et de test
-- Évaluation des performances du modèle
-- Comprendre le surapprentissage et les techniques de régularisation
- Techniques Avancées de TensorFlow
-- Travail avec des ensembles de données et des pipelines de données
-- Utilisation de tf.data pour un chargement de données efficace
-- Implémentation de callbacks pour le contrôle de l'entraînement
- Déploiement de Modèles TensorFlow
-- Sauvegarde et chargement de modèles
-- Exportation de modèles pour le déploiement
-- Bases de TensorFlow Serving et TensorFlow Lite
- Projet Pratique : Développement de Modèle de bout en bout
-- Aperçu du projet et introduction à l'ensemble de données
-- Construction, entraînement et évaluation d'un modèle personnalisé
-- Déploiement du modèle et réalisation de prédictions
- Conclusion et Prochaines Étapes
-- Récapitulatif des concepts clés
-- Ressources pour un apprentissage approfondi
-- Session de questions-réponses et présentation finale du projet
Enseigné par
Étiquettes
On-Demand
