Module 1
Modèles, Couches et Pertes Personnalisés
Modèles, Couches et Pertes Personnalisés
10-20h
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Différences entre APIs Séquentielle et Fonctionnelle
Modèles avec entrées/sorties multiples
Partage de couches
Réseaux Siamois
Architectures complexes
Utilisez le SDK Python approprié pour implémenter cette fonctionnalité. Consultez la documentation Azure pour les exemples de code complets.
Création de fonctions de perte personnalisées
Perte contrastive pour réseaux Siamois
Régularisation personnalisée
Métriques personnalisées
Utilisez le SDK Python approprié pour implémenter cette fonctionnalité. Consultez la documentation Azure pour les exemples de code complets.
Création de couches depuis zéro
Lambda layers
Couches avec état
Couches avec entraînement personnalisé
Utilisez le SDK Python approprié pour implémenter cette fonctionnalité. Consultez la documentation Azure pour les exemples de code complets.
Héritage de la classe Model
Méthode call() personnalisée
Blocs ResNet
Architectures complexes
Utilisez le SDK Python approprié pour implémenter cette fonctionnalité. Consultez la documentation Azure pour les exemples de code complets.
Module 2
Entraînement Distribué et Personnalisé
Entraînement Distribué et Personnalisé
10-20h
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Calcul de gradients avec GradientTape
Optimisation manuelle
Gradients de second ordre
Modes eager et graph
Utilisez le SDK Python approprié pour implémenter cette fonctionnalité. Consultez la documentation Azure pour les exemples de code complets.
Avantages du mode graph
Décorateur @tf.function
Autograph
Optimisation de performances
Utilisez le SDK Python approprié pour implémenter cette fonctionnalité. Consultez la documentation Azure pour les exemples de code complets.
Stratégies de distribution (MirroredStrategy, TPUStrategy)
Entraînement multi-GPU
Entraînement sur TPU
Synchronisation et agrégation de gradients
Utilisez le SDK Python approprié pour implémenter cette fonctionnalité. Consultez la documentation Azure pour les exemples de code complets.
Module 3
Computer Vision Avancée
Computer Vision Avancée
10-20h
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Regional-CNN (R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN)
YOLO (You Only Look Once)
SSD (Single Shot Detector)
Transfer learning pour détection
Utilisez le SDK Python approprié pour implémenter cette fonctionnalité. Consultez la documentation Azure pour les exemples de code complets.
U-Net pour segmentation
Mask R-CNN
Segmentation sémantique vs instance
Applications médicales
Utilisez le SDK Python approprié pour implémenter cette fonctionnalité. Consultez la documentation Azure pour les exemples de code complets.
Class Activation Maps (CAM, Grad-CAM)
Saliency maps
Interprétation de décisions
Debugging de modèles
Utilisez le SDK Python approprié pour implémenter cette fonctionnalité. Consultez la documentation Azure pour les exemples de code complets.
Module 4
Deep Learning Génératif
Deep Learning Génératif
10-20h
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Neural style transfer
Extraction de contenu et style
Optimisation d'images
Fast style transfer
Utilisez le SDK Python approprié pour implémenter cette fonctionnalité. Consultez la documentation Azure pour les exemples de code complets.
AutoEncoders classiques
Denoising AutoEncoders
Variational AutoEncoders (VAE)
Applications de compression
Utilisez le SDK Python approprié pour implémenter cette fonctionnalité. Consultez la documentation Azure pour les exemples de code complets.
Architecture GAN
Générateur et discriminateur
Entraînement adversarial
DCGAN, WGAN
Utilisez le SDK Python approprié pour implémenter cette fonctionnalité. Consultez la documentation Azure pour les exemples de code complets.