Grâce à ce Certificat basé sur le Relearning, vous utiliserez les techniques les plus innovantes de Apprentissage Automatique et Exploration des Données pour résoudre des problèmes du monde réel”

L'Apprentissage Automatique et Exploration des Données sont deux domaines en croissance constante, avec une forte demande dans diverses industries. La communauté scientifique mène fréquemment des recherches qui débouchent sur de nouvelles techniques ou de nouveaux outils afin d'optimiser les algorithmes intelligents. Cela permet des avancées dans des domaines tels que la santé, où ces mécanismes sont utilisés pour l'interprétation d'images médicales, la détection précoce de pathologies et la personnalisation des traitements thérapeutiques.  En ce sens, les professionnels de I'Intelligence Artificielle doivent constamment mettre à jour leurs connaissances afin de fournir les meilleurs services à leurs clients. En même temps, ils doivent acquérir des compétences pratiques pour le traitement correct des données et l'évaluation des modèles.   

Dans ce contexte, TECH met en œuvre un Certificat en Apprentissage Automatique et Exploration des Données pour les spécialistes qui souhaitent élargir leurs horizons de carrière. Conçu par des experts en la matière, le programme d'études se penchera sur des questions allant des processus de découverte de connaissances au prétraitement des données. Cela permettra aux étudiants d'acquérir des méthodes avancées de classification des instances d'information sur la base d'attributs spécifiques. En outre, le programme examinera le fonctionnement des Réseaux Neuronaux étant donné leur importance dans l'exécution d'algorithmes qui effectuent des tâches spécifiques sur la base de données. D'autre part, le contenu didactique se concentrera sur le Traitement du Langage Naturel afin que les diplômés bénéficient de l'analyse descriptive et de la création de corpus.  

Ce diplôme universitaire dotera les étudiants de solides compétences, afin qu'ils puissent les appliquer immédiatement dans leur pratique quotidienne et relever les défis qui se présentent au cours de leur travail. Tout cela grâce au soutien d'un corps enseignant de qualité, ainsi qu'à la méthodologie révolutionnaire de TECH: le Relearning. Ce système d'apprentissage est basé sur la réitération de concepts clés afin de s'assurer que les apprenants retiennent les connaissances de manière optimale, progressive et naturelle.  

Vous développerez des Algorithmes Backpropagation grâce à 150 heures du meilleur enseignement numérique”

Ce Certificat en Apprentissage Automatique et Exploration des Données contient le programme le plus complet et le plus actualisé du marché. Ses caractéristiques sont les suivantes:

• Le développement de 100 cas simulés présentés par des experts en Apprentissage Automatique et Extraction des Données 
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques avec lesquels ils sont conçus fournissent des informations scientifiques et pratiques sur le Apprentissage Automatique et Exploration des Données 
• Mise à jour des derniers développements dans le domaine Apprentissage Automatique et  Exploration des Données 
• Contient des exercices pratiques où le processus d'auto-évaluation peut être réalisé pour améliorer l'apprentissage 
• Système d'apprentissage interactif fondé sur la méthode des cas et son application à la vie réelle 
• Le tout sera complété par des conférences théoriques, des questions à l'expert, des forums de discussion sur des questions controversées et un travail de réflexion individuel 
• Disponibilité des contenus à partir de tout appareil fixe ou portable doté d'une connexion internet

Vous approfondirez les Modèles de Régression et de Réponse Continue pour prédire le comportement de variables continueAs en fonction d'autres variables explicatives”

Le programme comprend dans son corps enseignant des professionnels du secteur qui apportent à cette formation l'expérience de leur travail, ainsi que des spécialistes reconnus de grandes sociétés et d'universités prestigieuses.  

Grâce à son contenu multimédia développé avec les dernières technologies éducatives, les spécialistes bénéficieront d’un apprentissage situé et contextuel, c'est-à-dire un environnement simulé qui fournira une formation immersive programmée pour s'entraîner dans des situations réelles.

La conception de ce programme est axée sur l'Apprentissage par les Problèmes, grâce auquel le professionnel doit essayer de résoudre les différentes situations de la pratique professionnelle qui se présentent tout au long du programme académique. Pour ce faire, l’étudiant sera assisté d'un innovant système de vidéos interactives, créé par des experts reconnus.

Vous enrichirez vos procédures quotidiennes grâce aux techniques les plus innovantes en matière de processus de découverte des connaissances”

Vous atteindrez vos objectifs avec l'aide des outils didactiques de TECH, y compris les résumés interactifs et les lectures spécialisées”

Ce Certificat en Apprentissage Automatique et Exploration des Données fournira aux étudiants une formation solide dans ces domaines de la science des données, qui sont essentiels dans l'ère de l'information d'aujourd'hui. Le plan de cours se penchera sur l'exploration et le prétraitement des données, afin que les étudiants puissent construire des modèles prédictifs efficaces. En outre, le matériel académique fournira des techniques de pointe dans l'Évaluation des Classificateurs, de sorte que les diplômés puissent mesurer la performance des modèles et diagnostiquer les problèmes potentiels. La formation abordera également la stratégie Clustering afin de réaliser le regroupement d'objets non étiquetés. 

Le diplôme universitaire contient des études de cas qui renforceront vos compétences en matière d'Exploration et Prétraitement des Données”

Module 1. Apprentissage Automatique et Exploration des Données

1.1. Introduction à les processus de découverte des connaissances et les concepts de base de l'apprentissage automatique 

1.1.1. Concepts clés du processus de découverte de connaissances 
1.1.2. Perspective historique du processus de découverte de connaissances 
1.1.3. Étapes du processus de découverte de connaissances 
1.1.4. Techniques utilisées dans les processus de découverte de connaissances 
1.1.5. Caractéristiques des bons modèles d'apprentissage automatique 
1.1.6. Types d'informations sur l'apprentissage automatique 
1.1.7. Concepts de base de l'apprentissage 
1.1.8. Concepts de base de l'apprentissage non supervisé 

1.2. Exploration et prétraitement des données 

1.2.1. Traitement des données 
1.2.2. Traitement des données dans le flux d'analyse des données 
1.2.3. Types de données 
1.2.4. Transformations de données 
1.2.5. Affichage et exploration des variables continues 
1.2.6. Affichage et exploration des variables catégorielles 
1.2.7. Mesures de corrélation 
1.2.8. Représentations graphiques les plus courantes 
1.2.9. Introduction à l'analyse multivariée et à la réduction des dimensions 

1.3. Arbres de décision 

1.3.1. Algorithme ID3 
1.3.2. Algorithme C4.5
1.3.3. Surentraînement et taillage 
1.3.4. Analyse des résultats 

1.4. Évaluation des classificateurs 

1.4.1. Matrices de confusion 
1.4.2. Matrices d'évaluation numérique 
1.4.3. Statistique de Kappa 
1.4.4. La courbe ROC 

1.5. Règles de classification 

1.5.1. Mesures d'évaluation des règles 
1.5.2. Introduction à la représentation graphique 
1.5.3. Algorithme de superposition séquentielle 

1.6. Réseaux neuronaux 

1.6.1. Concepts de base 
1.6.2. Réseaux neuronaux simples 
1.6.3. Algorithme de Backpropagation 
1.6.4. Introduction aux réseaux neuronaux récurrents 

1.7. Méthodes bayésiennes 

1.7.1. Concepts de base des probabilités 
1.7.2. Théorème de Bayes 
1.7.3. Naive Bayes 
1.7.4. Introduction aux réseaux bayésiens 

1.8. Modèles de régression et de réponse continue 

1.8.1. Régression linéaire simple 
1.8.2. Régression linéaire multiple 
1.8.3. Régression logistique 
1.8.4. Arbres de régression 
1.8.5. Introduction aux machines à vecteurs de support (SVM) 
1.8.6. Mesures de qualité de l'ajustement 

1.9. Clustering 

1.9.1. Concepts de base 
1.9.2. Clustering hiérarché 
1.9.3. Méthodes probabilistes 
1.9.4. Algorithme EM 
1.9.5. Méthode B-Cubed 
1.9.6. Méthodes implicites 

1.10. Exploration de textes et traitement du langage naturel (NLP) 

1.10.1. Concepts de base 
1.10.2    Création du corpus 
1.10.3. Analyse descriptive 
1.10.4. Introduction à l'analyse des sentiments 

Une expérience de formation unique, clé et décisive pour stimuler votre développement professionnel”