Bootcamp TensorFlow pour l'apprentissage profond : Zéro à Maîtrise

Pourquoi apprendre TensorFlow est-il un choix avantageux ?

Voici les trois principales raisons de plonger dans TensorFlow :

1. De nombreuses opportunités d'emploi : Des entreprises de premier plan comme Google, Airbnb, Uber, DeepMind, Intel, IBM et Twitter utilisent TensorFlow, entraînant une forte demande pour des développeurs qualifiés. TensorFlow est en train de surpasser d'autres outils d'apprentissage automatique comme PyTorch sur le marché de l'emploi.
2. Une forte demande égalent des salaires élevés : En moyenne, les développeurs TensorFlow gagnent environ 148 000 USD, certains dépassant 200 000 USD, selon les données récentes de ZipRecruiter.
3. Une expérience d'apprentissage amusante : En apprenant TensorFlow, vous aurez la possibilité de créer des modèles d'apprentissage profond pour diverses applications, y compris la régression, la vision par ordinateur (détection de motifs d'images), le traitement du langage naturel (analyse de motifs textuels), et la prévision de séries temporelles (prédiction d'événements futurs basés sur des données historiques). C'est excitant, n'est-ce pas ?

Ce cours est conçu pour vous équiper des compétences essentielles que recherchent les recruteurs pour les développeurs TensorFlow.

Vous apprendrez TensorFlow aux côtés d'une communauté dynamique.

Les diplômés de Zero To Mastery ont réussi à décrocher des postes dans des entreprises prestigieuses comme Google, Tesla, Amazon, Apple, IBM, Uber et Facebook, entre autres.

Vous pourriez être l'un d'eux.

En vous inscrivant aujourd'hui, vous rejoindrez notre salle de classe communautaire en ligne exclusive où vous pourrez apprendre avec des milliers de pairs, mentors, assistants pédagogiques et instructeurs.

Plus important encore, vous apprendrez TensorFlow avec un expert de l'industrie ayant une expérience pratique en apprentissage automatique.

Un aperçu de votre parcours d'apprentissage avec TensorFlow :

Ce cours est très interactif et orienté projet – vous ne vous contenterez pas de regarder passivement des conférences. Contrairement à de nombreux autres cours, nous nous concentrons sur la participation active.

Vous participerez à des expériences, des exercices et développerez de réels projets d'apprentissage automatique qui reflètent les défis réels.

Nous vous fournirons également des éclaircissements sur ce à quoi vous pouvez vous attendre lors de l'examen TensorFlow.

En fin de compte, vous acquerrez les compétences nécessaires pour créer des solutions d'apprentissage profond à la pointe qui sont utilisées par les grandes entreprises technologiques.

Juste un petit avertissement, ce cours est extrêmement complet. Mais ne vous inquiétez pas ; nous commencerons depuis le début !

0. Les fondamentaux de TensorFlow

• Introduction aux tenseurs (comment les créer)
• Extraction de données à partir de tenseurs (caractéristiques des tenseurs)
• Manipulation de tenseurs (opérations sur les tenseurs)
• Utiliser les tenseurs avec NumPy
• Utiliser @tf.function (améliorer vos fonctions Python)
• Exploiter les GPU avec TensorFlow

1. Régression à l'aide de réseaux de neurones dans TensorFlow

• Créer des modèles séquentiels TensorFlow avec plusieurs couches
• Préparer des données pour des applications d'apprentissage automatique
• Comprendre les composants des modèles d'apprentissage profond (fonctions de perte, architecture, optimisation)
• Diagnostiquer des problèmes de régression (prédire des valeurs) et développer un réseau de neurones en conséquence

2. Classification via des réseaux de neurones dans TensorFlow

• Diagnostiquer des problèmes de classification (décider entre des options)
• Construire, compiler et entraîner des modèles de classification en utilisant TensorFlow
• Créer des modèles pour des classifications binaires et multiclasses
• Visualiser les métriques de performance de différents modèles
• Assurer l'adéquation des formes pour les données d'entrée et de sortie

3. Vision par ordinateur avec des réseaux de neurones convolutifs dans TensorFlow

• Créer des réseaux de neurones convolutifs avec des couches Conv2D et de pooling
• Identifier divers défis en vision par ordinateur
• Développer des réseaux de neurones spécifiques à la vision par ordinateur
• Incorporer des images du monde réel dans vos modèles de vision

4. Apprentissage par transfert dans TensorFlow : extraction de caractéristiques

• Extraire des caractéristiques de vos données à l'aide de modèles pré-entraînés
• Utiliser TensorFlow Hub pour accéder à des modèles pré-entraînés
• Utiliser TensorBoard pour évaluer la performance de divers modèles

5. Apprentissage par transfert dans TensorFlow : réglage fin

• Effectuer plusieurs expérimentations d'apprentissage automatique
• Appliquer l'augmentation de données pour améliorer la diversité des données d'entraînement
• Régler finement des modèles pré-entraînés pour vos besoins spécifiques
• Utiliser des rappels pour ajouter des fonctionnalités à votre modèle pendant l'entraînement

6. Apprentissage par transfert dans TensorFlow : mise à l'échelle (mini Food Vision)

• Étendre un modèle existant pour améliorer ses performances
• Évaluer vos modèles d'apprentissage automatique en identifiant les prédictions incorrectes
• Dépasser les résultats de l'article Food101 original en n'utilisant que 10 % des données

7. Projet d'étape 1 : Vision alimentaire

• Intégrer toutes vos connaissances des modules précédents pour créer Food Vision, un modèle qui classifie 101 types de nourriture et dépasse l'article Food101 original.

8. Fondamentaux du NLP dans TensorFlow

Vous apprendrez à :

• Préparer des données textuelles pour des réseaux de neurones
• Créer des embeddings de mots avec TensorFlow
• Construire des réseaux de neurones pour la classification binaire et multiclasses en utilisant :
  • RNNs (réseaux de neurones récurrents)
  • LSTMs (réseaux de neurones à mémoire à long et court terme)
  • GRUs (unités récurrentes à portes)
  • CNNs
• Évaluer la performance de vos modèles NLP

9. Projet d'étape 2 : SkimLit

• Recréer le modèle présenté dans l'étude PubMed 200k pour classer des séquences dans des résumés médicaux, aidant les chercheurs à examiner le matériel de manière efficace.

10. Bases de séries temporelles dans TensorFlow

• Identifier les défis des séries temporelles (prédire à partir de tendances de données au fil du temps, par exemple, la prévision des actions AAPL)
• Préparer des données pour l'analyse des séries temporelles (caractéristiques et étiquettes)
• Explorer diverses techniques d'évaluation des séries temporelles
  • MAE — erreur absolue moyenne
• Construire des modèles de prévision de séries temporelles à l'aide de TensorFlow
  • RNNs (réseaux de neurones récurrents)
  • CNNs (réseaux de neurones convolutifs)

11. Projet d'étape 3 : (Surprise)

• Si vous avez lu jusqu'ici, vous êtes probablement intéressé par le cours. Ce projet final en vaudra la peine... alors à bientôt à l'intérieur !

Quel est le bilan ?

L'essor de TensorFlow crée une vague d'opportunités d'emploi pour les professionnels qualifiés dans cette technologie.

Des entreprises comme Google, Airbnb, Uber, DeepMind, Intel, IBM et Twitter tirent déjà parti de TensorFlow. Il commence même à surpasser d'autres outils d'apprentissage automatique comme PyTorch dans le domaine de l'emploi.

Nous vous assurons que c'est le bootcamp TensorFlow le plus détaillé et le plus actuel disponible en ligne.

Alors pourquoi hésiter ? Élevez votre carrière et augmentez votre potentiel de revenus en devenant ingénieur en apprentissage profond et en ajoutant TensorFlow à votre ensemble de compétences 💪.

Vous n'avez rien à risquer, car vous pouvez commencer à apprendre immédiatement. Si ce cours ne répond pas à vos attentes, nous offrons un remboursement complet dans les 30 jours, sans tracas.