Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Comment Créer et Développer une Application Int...
Search
Yannick Serge Obam
November 09, 2019
Technology
52
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
Comment Créer et Développer une Application Intelligente avec TensorFlow
Yannick Serge Obam
November 09, 2019
More Decks by Yannick Serge Obam
See All by Yannick Serge Obam
Impact of deep learning in Agriculture
obeshor
0
140
Tensorflow Recommenders
obeshor
0
30
Tout savoir sur la certification Tensorflow
obeshor
0
34
Les nouveautés en TensorFlow 2.4
obeshor
0
27
Entrainer et déployer un modèle de ML sur les périphéries
obeshor
0
28
Faire du traitement du langage naturel avec tensorflow
obeshor
0
330
ML : Comment Créer et Développer une Application Intelligente avec TensorFlow
obeshor
0
52
Plant Disease Classification with TensorFlow Lite on Android
obeshor
1
1k
Machine Learning: où commencer?
obeshor
0
36
Other Decks in Technology
See All in Technology
ゴールデンパスは敷いただけでは道にならない ─ 企画部門のエンジニアが技術標準を事業価値に変えるまで
mhrtech
1
240
OpenTelemetryにおけるGoのゼロコード・コンパイル時計装について #fukuokago
quiver
0
140
公式ドキュメントの歩き方etc
coco_se
1
120
AIコード生成×サプライチェーン攻撃 — PHPが直面する“二重の信頼問題
shinyasaita
0
240
副作用のある Lambda でも Lambda Power Tuning は使えるのか / lambda-power-tuning-side-effects
koukihosaka
1
120
OPENLOGI Company Profile for engineer
hr01
1
74k
マルチアカウント環境でSecurity Hubの運用、その後どうなった? / SRE NEXT 2026 miniLT会
genda
0
110
生成AI×AWS CDK×AWS FISで"振り返れる"ミニGameDayをつくろう
yoshimi0227
1
450
個人開発で育てる「大規模設計の苗床」 - AI時代の1人開発から始める業務への知識接続 / The Seedbed for Large-Scale Design - From AI-Era Solo Projects to Professional Knowledge
bitkey
PRO
1
290
全員がリーダーである世界へ キリマンジャロ登頂とシェアド・リーダー
jinwatanabe
0
100
Kaggleで成長するために意識したこと
prgckwb
2
420
大量データに対しても、生成AIを用いてリーズナブルにデータ加工をしたい!Databricksのai_queryについて調べてみた
kamoshika
1
230
Featured
See All Featured
Why Mistakes Are the Best Teachers: Turning Failure into a Pathway for Growth
auna
0
180
Sam Torres - BigQuery for SEOs
techseoconnect
PRO
0
310
Raft: Consensus for Rubyists
vanstee
141
7.6k
コードの90%をAIが書く世界で何が待っているのか / What awaits us in a world where 90% of the code is written by AI
rkaga
62
45k
A Modern Web Designer's Workflow
chriscoyier
698
190k
Building Flexible Design Systems
yeseniaperezcruz
330
40k
Lightning Talk: Beautiful Slides for Beginners
inesmontani
PRO
2
610
The SEO Collaboration Effect
kristinabergwall1
1
510
Embracing the Ebb and Flow
colly
88
5.1k
WENDY [Excerpt]
tessaabrams
11
38k
Building an army of robots
kneath
306
46k
Mobile First: as difficult as doing things right
swwweet
225
10k
Transcript
GDG Banganté
Comment Créer et Développer une Application Intelligente avec TensorFlow Par
Yannick Serge Obam
- Software engineer & Co-Founder at isoMora - AI/ML Evangelist
| Cloud Mentor | Teacher - Co-Organiser GDG Ebolowa Yannick Serge Obam @OBAMSerge
Agenda 1- Machine Learning : vue d’ensemble 2-Créer les modèles
Deep Learning avec TensorFlow et Keras 3- Déployer le modèle dans une application
Machine Learning Overview
Concepts de ML
Type de ML Apprentissage Supervisé Apprentssage non supervisé Apprentissage par
renforcement:
C’est quoi un réseau de neurones ?
Etape 1: Collecter des Données Etape 2: Pretraiter les données
Etape 3: Choisir un Algorithme Etape 4: Entrainer le modele Etape 5 : Executer/Deployer le modèle
None
None
TensorFlow Une librairie open source Deep Learning 1 800 contributeurs
dans le monde Construit avec C ++ • Alimente presque tous les projets ML @ Google • Dernière version: 2.0 à compter d'aujourd'hui TensorFlow 2.0 • Plus facile à apprendre et à utiliser • Pour débutants et experts
None
None
Déployer n'importe où Servers Edge devices JavaScript
Les autres outils pour le ML J Jupyter notebook
Les autres outils pour le ML J
Les autres outils pour le ML J Google Colab
Les autres outils pour le ML J
Les autres outils pour le ML J
Les autres outils pour le ML J
Les autres outils pour le ML J
None
Créer un modèle Deep Learning
Problem Statement Créer de bout en bout l'expérience un modèle
d'apprentissage automatique capable de reconnaître des images de chiffres manuscrites avec TensorFlow et de le déployer sur une application Android.
dataset MNIST HandWritten
Réseaux de neurones convolutifs
@aaronhma http://bit.ly/TF-Keras-handWritten Demo
None
Déployer le Model sur Android
@aaronhma http://bit.ly/Android-HandWritten Dive into code
None
None
Resources Colab :http://bit.ly/TF-Keras-handWritten Official Tensorflow site: https://www.tensorflow.org • Machine Learning
Crash Course: https://developers.google.com/machine- learning/crash-course/ • TensorFlow Playground: https://playground.tensorflow.org • Awesome Tensorflow: https://github.com/jtoy/awesome-tensorflow • ML Zero to Hero (Youtube): https://www.youtube.com/playlist?list=PLQY2H8rRoyvwLbzbnKJ59NkZvQAW9wLbx • TensorFlow World conference: https://conferences.oreilly.com/tensorflow/tf-ca • TensorFlow Project repos: https://github.com/tensorflow
Yannick Serge Obam @OBAMSerge
Yannick Serge Obam @OBAMSerge Thank you!