This short course helps you build and optimize machine learning workflows using TensorFlow 2.x. You’ll start by structuring an end-to-end pipeline that includes data ingestion with tf.data, model definition with Keras, and custom training with checkpointing for reliability. You’ll then learn how to optimize your models for deployment using TensorFlow Lite, including post-training quantization and latency benchmarking. Along the way, you’ll see how ML engineers measure performance, evaluate tradeoffs, and deploy models to mobile and edge devices. Through hands-on practice and real-world examples, you’ll learn to think like an applied ML practitioner who builds efficient, production-ready TensorFlow systems.
Build & Optimize TensorFlow ML Workflows
Build & Optimize TensorFlow ML Workflows
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.
Instructeur : ansrsource instructors
Inclus avec
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
2 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Performance Tuning
- Catégorie : Data Pipelines
- Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Tensorflow
- Catégorie : Keras (Neural Network Library)
Détails à connaître
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mars 2026
Enseigné en Anglais
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
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