Formation TensorFlow

    Formation TensorFlow
    Actu IA

    Profitez de plus de 5h de formation vidéo gratuite à TensorFlow 2.0, l’un des frameworks de Deep Learning les plus puissants en matière d’intelligence artificielle.

    Thibault Neveu, chercheur en intelligence artificielle et contributeur expert Actu IA propose une nouvelle série de vidéos d’initiation au Deep Learning. Cette série est consacrée à la formation à TensorFlow 2.0. Que vous soyez débutant sous TensorFlow ou que vous souhaitiez simplement découvrir les nouveautés de cette nouvelle version. Retrouvez plus de 5H de vidéo de formation gratuite découpée en 22 vidéos, soit des dizaines d’heures d’expérimentation vous guidant sur le chemin de l’autonomie en matière de Deep Learning.

    Thibault Neveu vous guide étape par étape dans un style extrêmement simple et convivial et vous épaule tout au long de votre apprentissage du Framework.

    Voici ci-dessus l’épisode n°1 d’introduction de cette série de vidéos de formation. Les épisodes suivants sont listés ci-dessous.

    Cette page sera mise à jour lors de chaque publication d’un nouvel épisode.

    Episode 2 “Comment marche un neurone ?” ajouté le 05/03/2019 :

    Formation à TensorFlow 2.0 – Comment marche un perceptron ?

    Episode 3 : “La descente de gradient” ajouté le 06/03/2019 :

    Formation à TensorFlow 2.0 – La descente de gradient

    Episode 4 : “Les réseaux de neurones et leur structure”, ajouté le 07/03/2019 :

    Formation à TensorFlow 2.0 : les réseaux de neurones et leur structure

    Episode 5 : “Coder un simple réseau de neurones”,  ajouté le 09/03/2019 :

    Formation à TensorFlow 2.0 : Coder un simple réseau de neurones

    Episode 6 : “Normaliser les données”, ajouté le 11/03/2019 :

    Formation à TensorFlow 2.0 : Normaliser les données

    Episode 7 : “La fonction d’erreur”, ajouté le 12/03/2019 :

    Formation à TensorFlow 2.0 : la fonction d’erreur

    Episode 8 : “Jeu d’entraînement et jeu de validation”, ajouté le 13/03/2019 : 

    Formation à TensorFlow 2.0 : Jeu d’entraînement, jeu de validation et jeu de test

    Episode 9 : “Les fonctions d’activation (tanh,simoïd,ReLU)”, ajouté le 17/03/2019 : 

    Formation à TensorFlow 2.0 : les fonctions d’activation ( tanh, sigmoid, ReLU..)

    Episode 10 : “Utiliser et sauvegarder un modèle”, ajouté le 18/03/2019 :

    Formation à TensorFlow 2.0 : Utiliser et sauvegarder un modèle.

    Episode 11 : “TensorFlow : Le mode Eager et le mode Graph”, ajouté le 20/03/2019 :

    Formation à TensorFlow 2.0 : Le mode eager et le mode graph

    Episode 12 : “Entraîner un modèle de Deep Learning avec TensorFlow 2.0”, ajouté le 26/03/2019 :

    Formation à TensorFlow 2.0 : entraîner un modèle

    Episode 13 : “Utiliser les fonctionnalités de Subclassing”, ajouté le 26/03/2019 :

    Formation à TensorFlow 2.0 : Utiliser l’API de Subclassing

    Episode 14 : “Créer des layers personnalisés”, ajouté le 28/03/2019:

    Formation à TensorFlow 2.0 : Créer des layers personnalisés

    Episode 15 : “Développer une intelligence artificielle qui reconnaît des dessins”, ajouté le 01/04/2019:

    Formation à TensorFlow 2.0 : Développer une intelligence artificielle qui reconnaît des dessins

    Episode 16 : “Gérer les données avec tf.data”, ajouté le 01/04/2019 :

    Formation à TensorFlow 2.0 : Gérer les données avec tf.data

    Episode 17 : “Créer un modèle de réseau de neurones à convolution”, ajouté le 02/04/2019 :

    Formation à TensorFlow 2.0 : Créer un modèle de réseau de neurones à convolution

    Episode 18 : “Générer des poèmes dans le style de Victor Hugo”, ajouté le 03/04/2019 :

    Formation à TensorFlow 2.0 : générer des poèmes dans le style de Victor Hugo

    Episode 19 : “Les lots séquentiels (batchs) dans le cas des RNN”, ajouté le 08/04/2019 :

    Formation à TensorFlow 2.0 : les lots séquentiels (batchs) dans le cas des RNN

    Episode 20 : “Qu’est-ce que le One-hot encoding”, ajouté le 09/04/2019 :

    Formation à TensorFlow 2.0 : Qu’est-ce que le One-hot encoding

    Episode 21 : “Coder un réseau de neurones récurrent”, ajouté le 10/04/2019 :

    Formation à TensorFlow 2.0 : Coder un réseau de neurones récurrent