Slide

Public visé : Professionnels dans le domaine de la gestion de données ou personne souhaitant se reconvertir dans ce domaine professionnel.
 
Niveau : initiation (ou avancé sur demande)
 
Prérequis :

• Être sensibilisé à la gestion de données
• Savoir naviguer sous Windows

 
Dates de sessions : Voir les dates ici
 
Modalités d’animation :

• Nombre de stagiaires : 6 personnes maximum
• Intervenants : professionnels dans le domaine et aguerris aux méthodes pédagogiques
• Formation à distance en visio avec exercices en inter-sessions
 
Méthodes pédagogiques :
Méthodes démonstrative et active.
L’apprenant visualise et mémorise pendant que le formateur s’exécute. Puis, le stagiaire reproduit les actions du formateur par une situation concrète.
 
Durée : 3 semaines (30h) de face à face en visio
 
Prix :

• 2800€ Net de TVA
• 3300€ Net de TVA : Programme personnalisé

 
Moyens pédagogiques :

• Exercices / Cas pratiques
• Livret de formation

 
Matériel nécessaire :

• Un ordinateur
• Le logiciel installé
• Un accès internet à débit suffisant pour de la visio
• Un micro

 
Evaluations :

• Evaluation de connaissances au démarrage
• Evaluations pendant la formation
 
Personnes en situation d'handicap :
Accessibilité ou possibilités d’adaptation des modalités proposées aux apprenants en situation de handicap.
Nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap, nous contacter. ​Nous étudions toutes les situations pour envisager une intégration dans la formation, pour cela n’hésitez pas à nous faire part de vos besoins au moment de votre inscription.
​Si malgré tous nos efforts, il nous était impossible d’adapter notre accueil, nous prévoyons une orientation vers des organismes appropriés.
 
Contact :

• Tel : 06 29 78 66 25
• Email : contact@evolution.fr

Objectifs :
• Installer Python et TensorFlow, assurant la compatibilité.
• Acquérir les bases du langage Python pour l’IA.
• Explorer les opérations de calcul numérique de TensorFlow.
• Utiliser des tenseurs pour manipuler des données.
• Construire des modèles de machine learning avec l’API TensorFlow.
• Comprendre les étapes de création d’un modèle, de la compilation à l’entraînement.
• Appliquer TensorFlow pour des tâches de vision par ordinateur.
• Utiliser des modèles pré-entraînés et des techniques de transfert d’apprentissage.
• Utiliser TensorFlow dans le domaine du traitement du langage naturel (NLP).
• Construire des modèles pour la classification de texte et la génération de langage.

Formation IA TensorFlow et Python

Module 1: Installer Python et TensorFlow sur la Plateforme
Configurer l’environnement Python et installer TensorFlow.
Vérifier les installations pour assurer la compatibilité.

Module 2: Acquérir les Fondamentaux du Langage Python
Apprendre les bases du langage Python pour l’IA.
Comprendre les structures de données et les opérations courantes.

Module 3: Explorer les Capacités de TensorFlow pour le Calcul Numérique
Familiariser avec les opérations de calcul numérique de TensorFlow.
Utiliser des tenseurs pour représenter et manipuler des données.

Module 4: Développer des Modèles de Machine Learning avec TensorFlow
Construire des modèles de machine learning en utilisant l’API TensorFlow.
Comprendre les étapes de la création d’un modèle, de la compilation à l’entraînement.

Module 5: Appliquer TensorFlow pour la Vision par Ordinateur
Utiliser TensorFlow pour des tâches de vision par ordinateur.
Explorer les modèles pré-entraînés et les techniques de transfert d’apprentissage.

Module 6: Utiliser TensorFlow pour le Traitement du Langage Naturel (NLP)
Appliquer les fonctionnalités de TensorFlow dans le domaine du NLP.
Construire des modèles pour la classification de texte et la génération de langage.

Module 7: Optimiser les Modèles TensorFlow pour une Performance Maximale
Comprendre les techniques d’optimisation des modèles TensorFlow.
Appliquer des stratégies pour améliorer la performance et la gestion des ressources.

Module 8: Déployer des Modèles TensorFlow dans des Applications
Apprendre à déployer des modèles TensorFlow dans des applications réelles.
Explorer les différentes options de déploiement, y compris TensorFlow Serving.

Module 9: Collaborer et Contribuer à la Communauté TensorFlow
S’impliquer dans la communauté TensorFlow et contribuer aux projets open source.
Utiliser les ressources en ligne pour résoudre des problèmes et partager des connaissances.

Module 10: Évaluer l’Impact Éthique de l’Utilisation de TensorFlow
Examiner les implications éthiques de l’utilisation de TensorFlow.
Adopter des pratiques responsables et s’engager dans une utilisation éthique de la technologie.

Nous pouvons adapter et personnaliser le programme en fonction de vos besoins par des compléments.
N’hésitez pas à nous contacter pour ajuster le programme de votre formation !