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Formation Apache MXNet

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Logo formation Apache NiFi
Prix 1790€ HT / personne
Durée 2 jours (14 heures)

Paris | à distance | FNE

Il ne reste que quelques places
NewCafés et déjeuners offerts en interentreprises
Disponible en intra-entreprise pour former votre équipe
Je ne veux pas me déplacer ? Option classe virtuelle gratuite

Présentation

Apache MXNet est une bibliothèque flexible et open source devenu populaire pour la recherche et la production de prototypes.

En effet, Apache MXNet est un outil évolutif et permettra une efficacité pour les différents modèles. De plus, il assure la programmation flexible et plusieurs langages de programmation comme : C++, JavaScript, Scala, Python

Dans cette formation, votre équipe saura utiliser Apache MXNet pour la construction et le déploiement de modèles d’apprentissage. Elle saura aussi construire efficacement des réseaux neuronaux et créer un réseau neuronal convolutif pour une classification de l’image.

L’apprentissage d’Apache MXNet vous permettra de facilement former et déployer des réseaux de neurones profonds.

Notre formation se basera sur la dernière version sur GitHub du logiciel en date à savoir Apache MXNet 1.9.

 

Objectifs

  • Comprendre les différents réseaux (convolutionnels et récurrents)
  • Comprendre l’architecture et la structure de données de MXNet
  • Configurer et installer Apache MXNet et les composants

 

Public visé

  • Data Analyst / Data Scientist / Data Engineer
  • Développeurs
  • Architectes Big Data
  • Lead Developer

 

Pré-requis

Connaissance de Python.

Programme de la formation Apache MXNet

 

INTRODUCTION APACHE MXNET

  • Qu’est-ce qu’Apache MXNet ?
  • Deep Learning langage Python
  • GPU
  • Les différents réseaux de neurones
    • convolutionnels
    • récurrents à court et long terme

 

INSTALLATION MXNET

  • Installation des différents modules
  • Amazon SageMaker
  • Packages
  • Environnement d’exploitation
    • Windows
    • macOS
    • Linux

 

MXNET GLUON

  • Qu’est-ce que Gluon ?
  • Les bénéfices de l’API Gluon
  • NDArray
    • C++ Package
    • Source Python
    • Matrix
    • Opérations
    • Indexation
  • Autograd
  • Blocks
    • Custom layers
    • Layers
    • Les différents blocs
    • Les paramètres
  • Automatic differentiation
  • Boîte à outils GluonNLP
    • String
    • Rules
    • Input
    • Training scripts
    • Hyper-parameters
    • Runtime Logs

Pour aller plus loin

 

Introduction au Deep Learning

Formation Pytorch

Formation TensorFlow

Langues et Lieux disponibles

Langues

  • Français
  • Anglais / English

Lieux

  • France entière
    • Paris
    • Lille
    • Reims
    • Lyon
    • Toulouse
    • Bordeaux
    • Montpellier
    • Nice
    • Sophia Antipolis
    • Marseille
    • Aix-en-Provence
    • Nantes
    • Rennes
    • Strasbourg
    • Grenoble
    • Dijon
    • Tours
    • Saint-Étienne
    • Toulon
    • Angers
  • Belgique
    • Bruxelles
    • Liège
  • Suisse
    • Genève
    • Zurich
    • Lausanne
  • Luxembourg

Témoignages

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