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Machine Learning

TensorFlow Advanced

TensorFlow Extended pour le ML en production avec MLOps

4.7 (542 avis)
10+ personnes formées
10 semaines

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Ce que vous obtiendrez

60+ heures
Crédits GCP inclus
Codebase production
Certification TensorFlow
Boîte à outils MLOps
Placement carrière

Instructeur Expert

Mohamed Rahal

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Programme détaillé, calendrier et informations pratiques

Objectifs d'Apprentissage

Maîtriser TensorFlow 2.x

Construire des pipelines TFX

Déployer avec TF Serving

Implémenter MLOps

Prérequis

Deep Learning solide

Python avancé

Notions de cloud

Note : Ces prérequis sont recommandés pour tirer le meilleur parti de la formation

Programme Complet

Syllabus de la Formation

Un parcours structuré pour une montée en compétences progressive

1

Module 1

TensorFlow 2.x

tf.keras API Eager execution tf.data
1 semaine
2

Module 2

Modèles personnalisés

Subclassing Custom layers Training loops
1 semaine
3

Module 3

Pipelines de données

tf.data perf Prefetching Augmentation
1 semaine
4

Module 4

Distributed training

Multi-GPU TPU Mixed precision
1 semaine
5

Module 5

Optimisation

Quantization Pruning TF Lite
1 semaine
6

Module 6

TFX

Pipelines TFX Data validation Trainer
1 semaine
7

Module 7

TF Serving

REST/gRPC Versioning A/B testing
1 semaine
8

Module 8

MLOps

CI/CD Monitoring Feature stores
1 semaine
9

Module 9

TF sur Cloud

Vertex AI AutoML Kubeflow
1 semaine
10

Module 10

Projet production

Système ML complet Scalabilité Documentation
1 semaine

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