RPG-3291 University: Tensorflow et l'apprentissage profond, sans les équations différentielles | Devoxx

University: Tensorflow et l'apprentissage profond, sans les équations différentielles

University

bigd Big Data, Machine Learning, IA & Analytics

Google a récemment publié son framework d’intelligence artificielle appelé Tensorflow. Avec ce nouvel outil, l’apprentissage automatique franchit le pas entre la science de laboratoire et le métier d’ingénieur. Dans cette session, nos vous monterons comment choisir la bonne architecture de réseau de neurones pour votre problème et comment bien gérer son apprentissage. Savoir résoudre des équations différentielles n’est plus nécessaire. Des problèmes difficiles comme la reconnaissance de l’écriture manuscrite peuvent maintenant être résolus avec quelques lignes de Python/Tensorflow et une collection de trucs & astuces d’ingénieur. Cette Université s'adresse à tous les développeurs qui souhaitent entrer dans le monde des réseaux de neurones en 3 heures intenses mais accessibles. Elle couvre les réseaux denses, convolutionels et récurrents.

Martin Görner Martin Görner

Martin Gorner, Google Developer Relations. Martin se passionne pour la science, la technologie, l'informatique, les algorihmes et tout ce qui s'en rapproche. Après avoir obtenu son diplôme d'ingénieur à Mines Paris-Tech, Martin a commencé sa carrière dans le groupe "computer architecture" chez ST Microelectronics. Il a ensuite passé les 11 années suivantes dans le domaine naissant des livres électroniques, d'abord avec la start-up mobipocket.com, qui est ensuite devenue la partie logicielle du Kindle d'Amazon et ses versions mobiles. Il a rejoint Google en 2011.

TBA : To be announced / Salle non affectée