Formations Big Data & Data Science

Durée 3 jours Obtenir un devis

Jour 1

1. Introduction

2. Rappels sur TensorFlow

Les notions de base de TensorFlow

  • Session
  • Eager execution

Visualisation avec Tensorboard

  • Fonctionnement
  • Manipulation

Lab 1: Rappels sur TensorFlow

3. Fonctionnalités avancées de TensorFlow

Debugging de modèles TensorFlow

  • Affichage direct des valeurs
  • Debugging en ligne de commande
  • Debugging en mode graphique via TensorBoard
  • Lab 2: Debugging de modèles TensorFlow

Tests sur les modèles TensorFlow

  • Tests sur les valeurs
  • Tests unitaires
  • Lab 3: Tests sur les modèles TensorFlow

Approche de haut niveau: les API Estimator et Keras

  • Lab 4: Construction d'un modèle avec les API haut niveau

Jour 2

4. Industrialisation de modèles TensorFlow - infrastructures avancées

Exécution dans le Cloud

  • AWS Deep Learning AMI

Calcul distribué avec TensorFlow

Lab 5: AWS Deep Learning AMI

Construction de pipelines de données

  • L'API Data
  • TensorFlow Data Validation
  • TensorFlow Transform
  • Lab 6: Construction d'un pipeline de données

Mise en production avec TensorFlow Serving

  • Lab 7: TensorFlow Serving

Jour 3

Cycle de vie d'un modèle TensorFlow avec Amazon SageMaker

  • Lab 8: TensorFlow avec Amazon SageMaker

Modules d'apprentissage réutilisables

  • Lab 9: Modules d'apprentissage réutilisables avec TensorFlow Hub

5. Problématiques et perspectives