6 « meilleurs » cours et certifications TensorFlow (mai 2024)

TensorFlow est un framework d'apprentissage automatique open source populaire utilisé pour former les réseaux de neurones pour une gamme de tâches. Il s’agit de l’un des frameworks les plus demandés disponibles, et il est crucial pour apprendre à appliquer les compétences d’apprentissage automatique pour créer et former des modèles.

Voici un aperçu des meilleures certifications TensorFlow du marché :

1. Certificat professionnel de développeur DeepLearning.AI TensorFlow

Il s'agit de l'une des meilleures certifications TensorFlow disponibles, utile pour ceux qui cherchent à acquérir les compétences nécessaires pour développer des modèles puissants. Ce programme pratique de certificat professionnel se compose de quatre cours qui vous apprennent à créer des applications évolutives alimentées par l'IA. À la fin du programme, vous saurez comment améliorer les performances du réseau à l'aide de convolutions, l'entraîner à identifier des images du monde réel et apprendre aux machines à comprendre, analyser et répondre à la parole humaine.

Voici quelques-uns des aspects clés de cette certification :

• Gérer les données d'images du monde réel
• Empêcher le surajustement, y compris l'augmentation et l'abandon
• Utiliser TensorFlow pour développer des systèmes de traitement du langage naturel
• Appliquez les RNN, les GRU et les LSTM lorsque vous utilisez des référentiels de texte pour les entraîner
• 16 devoirs de programmation Python
• Durée : 4 mois à compléter, 5 heures/semaine

2. TensorFlow pour l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur 

Ce programme s'adresse aux développeurs de logiciels ayant une certaine expérience préalable en codage qui cherchent à s'appuyer sur ces compétences. Les cours présentent les techniques de mise en œuvre des principes fondamentaux de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage en profondeur avec TensorFlow. Le programme est également utile pour apprendre à créer des modèles évolutifs pouvant être utilisés pour résoudre des problèmes réels.

Voici quelques-uns des aspects clés de cette certification :

• Destiné à ceux qui ont une expérience préalable en Python
• Des instructeurs bien équipés avec des exemples
• Conseils, techniques et évaluations
• Délais flexibles
• Construire un réseau neuronal de base pour les applications de vision par ordinateur
• Durée : 4 semaines, 4 à 5 heures/semaine

• Découvrez les bonnes pratiques pour TensorFlow
• Traiter du texte, représenter des phrases sous forme de vecteurs, saisir des données dans un réseau de neurones et entraîner l'IA
• Enseigner aux machines comment comprendre, analyser et répondre à la parole humaine
• Durée: 1 mois

3. Spécialisation TensorFlow Data et déploiement (Coursera)

Ce programme de spécialisation est destiné à ceux qui cherchent à apprendre de nouvelles façons d'utiliser efficacement les données lors de la formation d'un modèle, et il vous prépare à différents scénarios de distribution. Le programme comprend quatre cours différents et vous apprendrez à former et à exécuter des modèles d'apprentissage automatique dans des navigateurs et des applications mobiles avant d'aborder des concepts plus avancés.

Voici quelques-uns des aspects clés de cette certification :

• Conférences vidéo, quiz, devoirs notés et projets pratiques
• Tirer parti des ensembles de données intégrés avec quelques lignes de code
• TensorFlow Serving, Hub, Tensor Board et autres fonctionnalités TensorFlow
• Acquérir des compétences en Machine Learning, TensorFlow, Advanced Deployment, Object Detection et JavaScript
• Exécuter des modèles dans votre navigateur avec TensorFlow.js
• Durée: 1 mois

4. Apprentissage en profondeur avec la certification TensorFlow 2.0

Ce programme enseigne les techniques de base de l'apprentissage automatique avec TensorFlow. Il couvre des concepts tels que la manipulation de données et les algorithmes supervisés, et il offre une expérience pratique avec chaque algorithme de TensorFlow. Les instructeurs sont directement accessibles via des sessions en direct.

Voici quelques-uns des aspects clés de cette certification :

• Enseignement supervisé
• Fondements des conceptions de réseaux de neurones
• Mettre en œuvre des méthodes d'apprentissages non supervisés
• Conférences en direct
• Durée : 5 semaines, 30 heures au total

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5. Apprentissage automatique avec TensorFlow sur Google Cloud Platform

Ce programme de spécialisation en apprentissage automatique a été développé par Google Cloud et utilise des conférences sur la création de modèles ML. Il existe des leçons d'introduction couvrant les utilisations de l'apprentissage automatique et leur importance, ainsi que des leçons sur TensorFlow. Il vise à créer, former et déployer des modèles ML.

Voici quelques-uns des aspects clés de cette certification :

• Utile pour les data scientists débutants en apprentissage automatique
• Cursus structuré et spécialisé avec 5 cours
• Expérience pratique
• Durée : 1 mois, 14 heures/semaine 

6. Apprentissage profond avec TensorFlow

Ce cours s'adresse à ceux qui ont une compréhension de base de l'apprentissage automatique, de Python et de l'apprentissage en profondeur. Il vous aide à utiliser et à améliorer ces compétences en couvrant les concepts de base, les fonctions principales, les opérations et le pipeline d'exécution. Ce programme vous aidera à chronométrer les poids et les biais pendant la formation des réseaux de neurones, et il couvrira différents types d'architectures profondes.

Voici quelques-uns des aspects clés de cette certification :

• Cadre pour l'ajustement des courbes, la régression, la classification et la minimisation de la fonction d'erreur
• Architectures profondes telles que les réseaux récurrents, l'auto-encodeur et les réseaux convolutionnels
• Cours structuré
• Matériel d'étude et vidéos gratuits
• Tutoriels interactifs
• Durée : 5 semaines, 2 à 4 heures/semaine

Si vous cherchez à développer vos compétences TensorFlow pour gagner en valeur dans l'environnement d'apprentissage automatique d'aujourd'hui, ces certifications sont essentielles. Chacun offrant ses propres caractéristiques et niveaux d'expérience, les débutants comme les experts peuvent participer.