Deep Learning avec TensorFlow et Keras

Objectifs

Comprendre les principes fondamentaux du Deep Learning et des réseaux neuronaux
Construire, entraîner et évaluer des modèles avec TensorFlow et Keras
Expérimenter des architectures adaptées à des cas d’usage réels

Participants

Développeurs, data analysts, ingénieurs IA, étudiants ou professionnels en reconversion tech

Pré-requis

Connaissances de base en Python et en machine learning supervisé

Programme

Comprendre les bases du Deep Learning et le fonctionnement des réseaux neuronaux
Découvrir TensorFlow et Keras et leurs usages complémentaires
Charger et prétraiter des données avec TensorFlow
Construire un modèle de réseau neuronal avec Keras
Ajouter et configurer différentes couches selon les besoins métier
Compiler et entraîner un modèle supervisé sur un jeu de données
Évaluer les performances et interpréter les résultats du modèle
Gérer le surapprentissage et améliorer la robustesse du modèle
Construire un réseau convolutif (CNN) pour la reconnaissance d’images
Utiliser TensorBoard et le transfer learning pour optimiser les modèles

Exercices pratiques

Créer un réseau neuronal simple avec le dataset MNIST
Construire et entraîner un CNN avec Keras pour classer des images
Tester le transfer learning avec un modèle pré-entraîné TensorFlow

Aptibox

Fiche récapitulative des principales couches Keras et leurs usages
Modèle de code TensorFlow/Keras commenté pas à pas
Check-list des étapes clés pour entraîner et évaluer un modèle Deep Learning

Référence

IAF177

Participants

Individuel
Collectif

Durée

2 heures

Prix

580,00 € HT

Format

Distanciel
Présentiel

Dates

Sur mesure

Options

Aptibox
Coaching
Entrainement intensif
Suivi

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