TensorFlow

Pourquoi Choisir la Formation TensorFlow chez Netz Informatique ?

TensorFlow est l’une des bibliothèques open-source les plus utilisées pour le machine learning et le deep learning, permettant de créer des modèles d’IA performants pour une variété d’applications. Chez Netz Informatique, nous vous offrons une formation complète sur TensorFlow, vous permettant de maîtriser cet outil puissant et d’exploiter pleinement son potentiel pour vos projets de machine learning.

Les avantages de notre formation :

• Maîtrise Complète : Notre programme couvre tous les aspects de TensorFlow, de la création de modèles simples à l’entraînement et l’optimisation de modèles complexes, pour vous rendre autonome dans la création d’applications d’IA.
• Opportunités Professionnelles : Avec une expertise en TensorFlow, vous serez prêt à travailler sur des projets de machine learning, ou à approfondir vos connaissances en IA pour des applications pratiques dans de nombreux secteurs.
• Approche Pratique : Nous favorisons un apprentissage basé sur des cas concrets : création de modèles de machine learning, entraînement sur des jeux de données réels, et mise en place de projets d’IA.
• Apprentissage Personnalisé : Nos formateurs adaptent le contenu aux besoins spécifiques des participants, qu’ils soient débutants ou souhaitent approfondir leurs compétences en IA et machine learning.

Contenu de la Formation et Programme TensorFlow

1. Informations Générales

• Durée de la formation : 14 heures (2 jours)
• Nombre de participants : Maximum 8 personnes pour un suivi personnalisé
• Lieu de la formation : Centre de formation Netz Informatique à Haguenau ou en ligne via nos plateformes virtuelles
• Public cible : Toute personne souhaitant maîtriser TensorFlow, notamment :
  • Data scientists et ingénieurs en machine learning
  • Développeurs et ingénieurs logiciels intéressés par le machine learning
  • Étudiants et chercheurs en intelligence artificielle
  • Toute personne souhaitant approfondir ses compétences en IA et machine learning

2. Objectifs de la Formation

Objectif général
Permettre aux participants de maîtriser TensorFlow pour développer des modèles de machine learning et deep learning, en les rendant capables de les entraîner et de les déployer.

Objectifs pédagogiques spécifiques et mesurables :
À l’issue de la formation, les participants seront capables de :

• Créer et configurer un environnement de développement pour TensorFlow.
• Comprendre les bases de TensorFlow et son utilisation pour le machine learning.
• Concevoir et entraîner des modèles de régression et de classification.
• Implémenter des réseaux de neurones profonds avec TensorFlow.
• Utiliser les techniques d’optimisation pour améliorer les performances des modèles.
• Appliquer TensorFlow à des jeux de données réels pour résoudre des problèmes pratiques.
• Intégrer TensorFlow avec d’autres outils de data science et de machine learning.

3. Programme de la Formation

Avant la formation

• Analyse des besoins des participants : Envoi d’un questionnaire préalable pour évaluer le niveau actuel, les attentes et les objectifs spécifiques de chaque participant.
• Entretien téléphonique individuel si nécessaire pour approfondir l’analyse.

Jour 1
Matin (09:00 – 12:00)

• Accueil et Introduction (30 minutes)

  • Présentation de la formation et des objectifs.
  • Tour de table pour connaître les participants et leurs attentes.

• Premiers Pas avec TensorFlow (1 heure)

  • Installation de TensorFlow et configuration de l’environnement.
  • Présentation des concepts clés de TensorFlow.

• Modèles de Machine Learning (1 heure 30)

  • Introduction aux concepts de base du machine learning (régression, classification).
  • Création de modèles simples avec TensorFlow.

Après-midi (14:00 – 17:00)

• Réseaux de Neurones Profonds (1 heure 30)

  • Introduction aux réseaux de neurones et à l’apprentissage profond.
  • Mise en place d’un modèle de réseau neuronal simple avec TensorFlow.

• Optimisation et Evaluation (1 heure)

  • Techniques d’optimisation : descente de gradient, ajustement des hyperparamètres.
  • Evaluation des performances des modèles (précision, rappel, etc.).

Jour 2
Matin (09:00 – 12:00)

• Applications Avancées de TensorFlow (1 heure)

  • Introduction aux réseaux de neurones convolutifs (CNN) et aux réseaux récurrents (RNN).
  • Applications dans la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel.

• Déploiement de Modèles avec TensorFlow (1 heure 30)

  • Techniques pour déployer des modèles en production avec TensorFlow.

• Utilisation de TensorFlow avec d’autres bibliothèques (1 heure)

  • Intégration avec Keras, scikit-learn, et autres outils de data science.

Après-midi (14:00 – 17:00)

• Projets Pratiques et Études de Cas (1 heure 30)

  • Réalisation de projets concrets en utilisant des jeux de données réels.
  • Discussion et résolution des problèmes rencontrés pendant les exercices.

• Conclusion et Perspectives (1 heure)

  • Bonnes pratiques pour l’utilisation de TensorFlow dans des projets à long terme.
  • Ressources pour continuer à approfondir ses compétences.
  • Session de questions-réponses.

Méthodes Pédagogiques et Techniques

Approche Pédagogique :

• Formation interactive et participative, favorisant les échanges et le partage d’expériences.
• Alternance de théorie et de pratique, avec une emphase sur les exercices pratiques et la création de modèles d’intelligence artificielle réels.
• Personnalisation de l’apprentissage, en fonction des besoins spécifiques identifiés lors de l’analyse préalable des participants.

Supports Pédagogiques :

• Manuel de formation détaillé remis à chaque participant, incluant des guides pratiques pour l’utilisation de TensorFlow.
• Supports de cours numériques (diaporamas, tutoriels pas à pas, et ressources visuelles) pour accompagner chaque étape d’apprentissage.
• Accès à une plateforme en ligne contenant des ressources supplémentaires, des études de cas, et des exercices complémentaires pour approfondir les acquis.

Outils et Technologies :

• Ordinateurs individuels équipés des outils nécessaires pour l’utilisation de TensorFlow et d’environnements de développement (comme Jupyter Notebook).
• Environnement virtuel pour les formations en ligne, avec partage d’écran, outils collaboratifs, et assistance technique en direct.
• Démonstrations en temps réel sur des modèles d’intelligence artificielle pour illustrer les concepts abordés.

Profil du Formateur

Mikail LEKESIZ :

• Expert en Machine Learning et TensorFlow, avec plus de 20 ans d’expérience en formation et en développement de modèles IA.
• Formateur professionnel reconnu pour sa pédagogie et sa capacité à rendre les apprenants autonomes dans la création, l’entraînement, et l’optimisation de modèles avec TensorFlow.
• Consultant en intelligence artificielle, ayant accompagné de nombreuses entreprises dans la création et l’adaptation de solutions IA personnalisées.
• Approche centrée sur l’apprenant, mettant l’accent sur les besoins spécifiques des participants et les meilleures pratiques pour réussir dans le domaine du machine learning.

Évaluation et Certification

• Méthodes d’évaluation :
  • Évaluations continues : Quiz et exercices pratiques à la fin de chaque module pour valider la compréhension des concepts TensorFlow.
  • Projet pratique final : Création d’un modèle complet d’intelligence artificielle avec TensorFlow, intégrant les compétences acquises tout au long de la formation.
  • Feedback personnalisé : Retour individuel sur les points forts et axes d’amélioration pour chaque participant.
• Certification :
  • Attestation de formation : Remise d’une attestation aux participants ayant suivi au moins 80 % de la formation.
  • Certification TensorFlow (en option) : Possibilité de passer une certification officielle pour valider les compétences en machine learning et TensorFlow, reconnue dans le domaine de l’intelligence artificielle.
  • Accompagnement personnalisé : Aide dans les démarches pour obtenir la certification TensorFlow et conseils pour la mise en œuvre de modèles IA.

Modalités d’Inscription et d’Admission

• Procédure d’inscription :
  
  • Formulaire d’inscription en ligne sur formation-haguenau.fr
  • Date limite d’inscription : Une semaine avant le début de la formation
  • Modes de paiement : Carte bancaire, virement, prise en charge par l’entreprise ou organisme financeur
• Prérequis :
  
  • Cette certification s’adresse à des professionnels exerçant dans le domaine informatique mais aussi à d’autres  professionnels au contact de ces technologies
• Participants en situation de handicap :
  
  • Locaux accessibles aux personnes à mobilité réduite
  • Supports pédagogiques adaptables (taille des polices, contrastes, supports audio)
  • Contact dédié pour étudier les besoins spécifiques : veuillez nous contacter à l’avance au 03 67 31 02 01 ou par email à contact@netzinformatique.fr

Points Forts de la Formation

• Formateur Expert et Pédagogue : Mikail LEKESIZ, avec une vaste expérience en développement d’intelligence artificielle et en utilisation de TensorFlow, assurant une formation pratique et axée sur les besoins réels des participants.

• Petits Groupes : Maximum 8 participants pour garantir un accompagnement personnalisé et un suivi rapproché tout au long de la formation.

• Approche Pratique : De nombreux exercices pratiques et projets concrets de création et d’entraînement de modèles d’intelligence artificielle avec TensorFlow pour une application immédiate des compétences.

• Contenu Actualisé : Formation constamment mise à jour pour suivre les dernières tendances et évolutions de TensorFlow et des techniques de machine learning.

• Suivi Post-Formation : Assistance disponible après la formation pour répondre aux questions, aider à la mise en œuvre des modèles IA, et garantir la réussite des projets TensorFlow des participants.

Résultats Attendus

• Maîtrise complète de TensorFlow : Capacité à créer, entraîner et déployer des modèles d’intelligence artificielle de manière autonome.

• Gestion des projets IA : Compréhension approfondie de la création et de l’optimisation de modèles pour résoudre des problèmes réels en utilisant TensorFlow.

• Personnalisation et développement avancé : Capacité à ajuster les architectures de modèles avec TensorFlow, à intégrer des réseaux neuronaux profonds et à adapter les modèles aux besoins spécifiques.

• Optimisation des performances des modèles : Compétence pour optimiser les modèles TensorFlow pour la vitesse, l’efficacité des prédictions et la gestion des données.

• Application des bonnes pratiques en IA : Mise en œuvre des meilleures pratiques pour la validation, l’évaluation et le déploiement des modèles, garantissant des performances fiables et évolutives.

Conformité aux Critères Qualiopi

Critère 2 – Objectifs et Adaptation :

• Analyse des Besoins des Participants :
  
  • Questionnaire préalable pour identifier le niveau et les attentes
  • Adaptation du contenu en fonction des besoins spécifiques identifiés
• Objectifs d’Apprentissage Spécifiques et Mesurables :
  
  • Objectifs clairement définis pour chaque module
  • Évaluation des acquis pour mesurer l’atteinte des objectifs
• Adaptabilité de la Formation :
  
  • Contenu ajustable en fonction du rythme et des besoins des participants
  • Accompagnement individuel possible pour les participants ayant des besoins particuliers
• Accessibilité des Supports Pédagogiques :
  
  • Supports disponibles en formats alternatifs (imprimés, numériques, audio)
  • Accès en ligne aux ressources pédagogiques
• Feedback et Amélioration Continue :
  
  • Recueil systématique des feedbacks des participants
  • Mise à jour régulière du programme en fonction des retours

Contact et Assistance

• Coordinateur de la formation : Mikail LEKESIZ
• Coordonnées :
  
  • Téléphone : 03 67 31 02 01
  • E-mail : contact@netzinformatique.fr
• Adresse : Centre de Formation Netz Informatique, 1a route de Schweighouse, 67500 Haguenau
• Site web : formation-haguenau.fr

Questions Fréquemment Posées

• La formation est-elle adaptée aux débutants ?
  Oui, notre formation TensorFlow est conçue pour s’adapter à tous les niveaux, y compris les débutants. Un questionnaire préalable nous permet d’ajuster le contenu selon les besoins et le niveau de chaque participant.

• Puis-je bénéficier d’un soutien après la formation ?
  Oui, nous offrons un support post-formation pour répondre à vos questions, vous aider dans la mise en pratique des concepts, et vous accompagner dans l’implémentation de vos projets d’intelligence artificielle avec TensorFlow.

• La formation est-elle éligible au CPF ?
  Oui, cette formation TensorFlow est éligible au Compte Personnel de Formation (CPF).

• Dois-je installer TensorFlow sur mon ordinateur pour la formation en ligne ?
  Non, pour les formations en ligne, vous n’avez pas besoin d’installer TensorFlow à l’avance. Nous vous guiderons sur la manière de l’installer et de configurer votre environnement de travail pendant la formation. Cependant, avoir un environnement Python fonctionnel est recommandé pour pratiquer et appliquer les concepts enseignés.

Conclusion et Invitation à Participer

Chez Netz Informatique, nous nous engageons à vous offrir une formation TensorFlow de qualité, adaptée à vos besoins et à vos objectifs en intelligence artificielle. Rejoignez-nous pour cette formation et apprenez à créer, entraîner et déployer des modèles d’IA puissants avec TensorFlow, pour réussir dans le domaine du machine learning.

Inscrivez-vous dès maintenant sur formation-haguenau.fr ou contactez-nous pour plus d’informations.