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Le Deep Learning en pratique

Le cours "Introduction au Deep Learning" est conçu pour fournir aux étudiants une compréhension approfondie des principes fondamentaux et des applications pratiques du Deep Learning. Le Deep Learning est une sous-branche de l'intelligence artificielle qui s'appuie sur des réseaux de neurones profonds pour apprendre et résoudre des problèmes complexes.

Contenu succinct

Définir le Deep Learning

Comprendre le choix de TensorFlow

Manipuler des volumes importants de données

Créer un pipeline de données

Construire un réseau de neurones avec TensorFlow

Comprendre l'entrainement d'un réseau de neurones

Lancer et surveiller l'entraînement Avec Tensorboard

Utiliser des réseaux pré-entraînés

Modalités de formation et tarifs

Durée estimée du cours : 4 jours

Formation individuelle

C'est la forme la plus adaptée pour atteindre ses objectifs rapidement. Les dates et horaires sont définis conjointement. La durée et donc le tarif du cours peuvent être rediscutés en fonction des attentes réelles de la formation.

Le prix standard de la formation en privé en présentiel est de CHF 96.00 par heure
Le prix standard de la formation en visioconférence est de CHF 86.40 par heure

Cours en groupe

C'est la formule la plus économique. Si aucun groupe n'est annoncé sur cette page, vous pouvez vous inscrire et choisir vos jours et heures de préférence (délai minimum : 1 mois) . Nous publierons votre cours. Si aucune autre candidat ne s'est présenté pour votre session, celle-ci aura lieu sans majoration de prix.

Le prix de la formation en groupe est de CHF 1382.40

Formation en entreprise

Formation sur mesure pour 1 ou plusieurs de vos collaboreteurs, dans vos locaux ou chez nous. Le contenu exact du cours, les dates et les horaires sont définis conjointement. Le tarif fait l'objet d'une offre spécifique.

Le tarif fait l'objet d'une offre spécifique

Formes de cours

Solution présentiel

Ce cours peut avoir lien en présentiel pour les cours indiciduels, en groupe ou ene entreprises.

Solution mixte

Ce cours peut avoir lieu en grande partie à distance, mais nécessite au moins un session en présentiel pour assurer la qualité de la formation.