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Spécialisation TensorFlow : données et déploiement
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Spécialisation TensorFlow : données et déploiement

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

(1,381 avis)

niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
Planning flexible
1 mois à raison de 10 heures par semaine
Obtenir une qualification professionnelle
Partagez votre expertise avec les employeurs
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Vue d'ensemble

  • Exécutez des modèles dans votre navigateur en utilisant TensorFlow.js

  • Préparer et déployer des modèles sur des appareils mobiles en utilisant TensorFlow Lite

  • Accédez, organisez et traitez plus facilement les données d'entraînement à l'aide des services de données TensorFlow

  • Explorez quatre scénarios de déploiement avancés utilisant TensorFlow Serving, TensorFlow Hub et TensorBoard

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Javascript
  • Catégorie : Machine Learning
  • Catégorie : Applied Machine Learning
  • Catégorie : Image Analysis
  • Catégorie : Data Pipelines
  • Catégorie : Data Transformation
  • Catégorie : iOS Development
  • Catégorie : Deep Learning
  • Catégorie : Computer Vision
  • Catégorie : Application Deployment
  • Catégorie : Android Development
  • Catégorie : Extract, Transform, Load
  • Catégorie : Mobile Development
  • Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
  • Catégorie : Feature Engineering
  • Catégorie : Data Import/Export
  • Catégorie : Data Processing

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Tensorflow
  • Catégorie : Swift Programming
  • Catégorie : JSON

Ce qui est inclus

Certificat partageable

Ajouter à votre profil LinkedIn

Enseigné en Anglais
18 exercices pratiques

Améliorez votre expertise en la matière

  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de DeepLearning.AI

Spécialisation - 4 séries de cours

Ce que vous apprendrez

  • Entraînez et exécutez l'inférence dans un navigateur

  • Traiter les données dans un navigateur

  • Construire un modèle de classification et de reconnaissance d'objets à l'aide d'une webcam

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Tensorflow
Catégorie : Javascript
Catégorie : Réseaux neuronaux artificiels
Catégorie : JSON
Catégorie : Applications Web
Catégorie : Vision par ordinateur
Catégorie : Analyse d'images
Catégorie : Deep learning
Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Traitement des données
Catégorie : Données en temps réel

Ce que vous apprendrez

  • Préparer des modèles pour les appareils fonctionnant sur piles

  • Exécuter des modèles sur les plateformes Android et iOS

  • Déployer des modèles sur des systèmes embarqués tels que Raspberry Pi et des microcontrôleurs

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Tensorflow
Catégorie : Systèmes embarqués
Catégorie : Développement Android
Catégorie : Développement Mobile
Catégorie : Programmation Swift
Catégorie : Vision par ordinateur
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : développement iOS
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Apprentissage automatique appliqué

Ce que vous apprendrez

  • Réalisez des tâches ETL efficaces en utilisant les APIs de Tensorflow Data Services

  • Construisez des splits de formation/validation/test de n'importe quel jeu de données - personnalisé ou présent dans la bibliothèque TensorFlow Hub Dataset - à l'aide de l'API Splits

  • Utilisez différents modules et fonctions de l'API TFDS pour préparer vos données pour les pipelines de formation

  • Identifiez les goulots d'étranglement dans vos pipelines d'entrée et augmentez l'efficacité de votre flux de travail en parallélisant les entrées

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Tensorflow
Catégorie : Traitement des données
Catégorie : Pipelines de données
Catégorie : Validation des données
Catégorie : Gestion des données
Catégorie : Ingénierie des caractéristiques
Catégorie : MLOps (Apprentissage automatique)
Catégorie : Importation/exportation de données
Catégorie : Extraction, transformation, chargement (ETL)
Catégorie : Optimisation des performances
Catégorie : Partage des données
Catégorie : Transformation de données

Ce que vous apprendrez

  • Utilisez TensorFlow Serving pour faire de l'inférence sur le web

  • Naviguez dans TensorFlow Hub, un référentiel de modèles que vous pouvez utiliser pour l'apprentissage par transfert

  • Évaluez le fonctionnement de vos modèles et partagez les métadonnées de vos modèles à l'aide de TensorBoard

  • Découvrez l'apprentissage fédéré et la manière de recycler les modèles déployés tout en préservant la confidentialité des données

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Tensorflow
Catégorie : Déploiement des applications
Catégorie : Protection de l'information
Catégorie : MLOps (Apprentissage automatique)
Catégorie : Sécurité des données
Catégorie : Réseaux neuronaux artificiels
Catégorie : Serveurs web
Catégorie : Visualisation de Données
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Deep learning
Catégorie : Apprentissage automatique appliqué

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Instructeur

Laurence Moroney
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Offert par

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’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
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