Créé par Google, TensorFlow est un outil en ligne open source qui vous permet de bénéficier d’une formation Deep Learning. Il a pour objectif principal d’apprendre aux personnes qui se forment les différentes techniques pour gérer les réseaux de neurones d’un logiciel. Ainsi, si vous voulez vous maitriser Deep Learning, la plateforme TensorFlow est la mieux indiquée. Par ailleurs, cet outil vous permet également de maîtriser les enjeux et les différentes techniques de la gestion des réseaux de données.
Pourquoi suivre une formation en Deep Learning avec TensorFlow ?
En suivant une formation tensorflow, vous allez maîtriser les techniques de configuration des réseaux neuronaux. En effet, acquérir des bases solides sur TensorFlow vous offrira la possibilité d’accroître rapidement vos connaissances et compétences. A noter que cet outil est le plus utilisé et le plus connu dans le monde de l’Intelligence Artificielle. De plus, la formation en Deep Learning sur TensorFlow peut se faire en ligne ou en présentiel, selon votre disponibilité.
Formation en Deep Learning : qu’est-ce que c’est ?
Le Deep Learning ou Apprentissage Profond est un concept qui peut diriger toutes les données d’un logiciel. En effet, il sait interpréter, analyser et modéliser tous les systèmes de données d’un logiciel. C’est également un moyen d’automatiser l’analyse prédictive des réseaux de neurones artificiels. Le Deep Learning est très flexible, car il permet aux scientifiques de faciliter la modélisation des données.
Comment se mettre au Deep Learning ?
Si vous voulez développer vos connaissances en Deep Learning, il est préférable de suivre une formation adaptée à votre niveau. Pour ce faire, utilisez l’outil TensorFlow. C’est une bibliothèque spécialisée dans la maîtrise des réseaux de neurones. Autrement dit, c’est une plateforme de machine Learning. D’ailleurs, la maîtrise du monde informatique n’est pas facile. Ainsi, vous devez vous soumettre à un programme de formation, capable de vous accompagner pour mettre en application le Deep Learning.
Les objectifs d’une formation en Deep Learning
A priori, les objectifs principaux de la formation en Deep Learning sont :
- d’acquérir les bases solides pour réussir à modéliser des données ;
- de découvrir les différentes caractéristiques de l’Intelligence Artificielle ;
- de comprendre les enjeux du Deep Learning ;
- de réussir à décoder un réseau de neurones ;
- de réussir à utiliser les réseaux de neurones sur une application ;
- de comprendre les différentes théories sur la modélisation des données ;
- d’acquérir toutes les connaissances nécessaires au Deep Learning.
Les pré-requis avant de suivre formation en Deep Learning
Voici les pré-requis de la formation en Deep Learning :
- disposer d’un ordinateur prêt-à-utiliser (sans logiciel installé) ;
- être capable de dériver une fonction ;
- avoir quelques connaissances dans le monde digital ;
- avoir quelques connaissances de la matrice.
Quels sont les réseaux neuronaux de Deep Learning ?
Voici les principaux réseaux neuronaux de Deep Learning :
- les réseaux neuronaux convolutifs ;
- les réseaux neuronaux artificiels ;
- les réseaux neuronaux récurrents ;
- les réseaux neuronaux à action anticipée.
Il est important de savoir que ces derniers fonctionnent tous de manière différente.
