Les cours de formation Auto-Keras en ligne ou sur site, animés par un instructeur, démontrent par des exercices pratiques interactifs comment utiliser Auto-Keras pour automatiser le processus de sélection et d'optimisation d'un modèle d'apprentissage automatique.
La formation Auto-Keras est disponible sous forme de "formation en ligne en direct" ou de "formation sur site en direct". La formation en ligne (également appelée "formation en direct à distance") est réalisée au moyen d'un bureau interactif, à distance. La formation en direct sur site peut être dispensée localement dans les locaux du client Rennes ou dans les centres de formation de NobleProg Rennes.
Auto-Keras est également connu sous le nom d'Autokeras ou Auto Keras.
NobleProg -- Votre fournisseur local de formation
Rennes, Place St Anne
NobleProg Rennes, 3, rue de Robien , Rennes, france, 35000
Métro Saint Anne
Parking Place Hoche
Bus 36 - 51 - 70 -
71 - 151ex
Également, la formation peut être organisée dans vos locaux à Strasbourg ou à distance. La 3e option est de louer une salle spécifiquement pour la durée de la formation.
Les formations peuvent être dispensées en anglais ou en français. Pour chaque session, nous organisons un appel de coordination avec le formateur et les participants afin d'adapter le programme à vos attentes et à votre niveau. Les formations comprennent de la théorie, discussions, questions / réponses et exercices pratiques.
Les formations à distance sont dispensées via DaDesktop for training, un logiciel édité par NobleProg qui permet aux participants d'avoir un poste de travail (VM) mis en place spécialement pour la formation.
Cette formation en Rennes (en ligne ou sur site) s'adresse aux data scientists ainsi qu'aux personnes moins techniques qui souhaitent utiliser Auto-Keras pour automatiser le processus de sélection et d'optimisation d'un modèle d'apprentissage automatique.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Automatiser le processus de formation de modèles d'apprentissage automatique hautement efficaces.
Rechercher automatiquement les meilleurs paramètres pour les modèles d'apprentissage profond.
Construire des modèles d'apprentissage automatique très précis.
Utiliser la puissance de l'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes professionnels réels.
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