Maîtrisez l'avenir de la technologie avec ce Certificat avancé en Réseaux Neuronaux et Entraînement en Deep Learning” 

L'Intelligence Artificielle est devenue l'une des technologies les plus influentes aujourd'hui, et son utilisation s'est étendue à de nombreux secteurs, des soins de santé à la fabrication en passant par la vente au détail. En ce sens, la formation des réseaux neuronaux artificiels est une composante fondamentale de l'IA et est essentielle pour le développement d'algorithmes complexes capables d'apprendre et de s'améliorer grâce à l'expérience.  

Dans ce contexte, le Certificat avancé en Réseaux Neuronaux et Entraînement en Deep Learning est un programme de TECH conçu pour fournir des compétences pratiques dans des technologies de pointe telles que TensorFlow et Keras. Les étudiants se spécialiseront également dans la mise en œuvre de solutions avancées d'apprentissage profond en Python.  

En outre, le diplôme est conçu pour être 100% en ligne, ce qui permet aux étudiants de suivre le programme selon leur propre calendrier. La méthodologie pédagogique Relearning est également un point fort du diplôme, car elle met l'accent sur l'apprentissage par l'expérience et la résolution de problèmes pratiques afin de mieux intérioriser les concepts. Les étudiants bénéficieront également d'une grande flexibilité, grâce à des ressources d'étude dynamiques qu'ils pourront organiser à leur convenance. 

Concevez et entraînez des algorithmes complexes de réseaux neuronaux pour résoudre des problèmes du monde réel. Qu'attendez-vous pour vous inscrire?”   

Ce Certificat avancé en Réseaux Neuronaux et Entraînement en Deep Learning contient le programme le plus complet et le plus actualisé du marché. Ses caractéristiques sont les suivantes:

• Le développement d'études de cas présentées par des experts en Réseaux Neuronaux et Entraînement en Deep Learning 
• Le contenu graphique, schématique et éminemment pratique de l'ouvrage fournit des informations technologiques et pratiques sur les disciplines essentielles à la pratique professionnelle 
• Des exercices pratiques où effectuer le processus d’auto-évaluation pour améliorer l’apprentissage 
• Il met l'accent sur les méthodologies innovantes  
• Cours théoriques, questions à l'expert, forums de discussion sur des sujets controversés et travail de réflexion individuel 
• La possibilité d'accéder aux contenus depuis n'importe quel appareil fixe ou portable doté d'une connexion internet 

Inscrivez-vous à ce Certificat avancé et boostez vos compétences dans la construction de modèles d'apprentissage profond et de solutions avancées pour vos projets” 

Le corps enseignant du programme englobe des spécialistes réputés dans le domaine et qui apportent à ce programme l'expérience de leur travail, ainsi que des spécialistes reconnus dans de grandes sociétés et des 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.

Plongez dans le monde de l'apprentissage profond et découvrez comment l'Intelligence Artificielle transforme la société” 

Spécialisez-vous en consultant des études de cas dynamiques, des diagrammes interactifs ou des vidéos approfondies sur la formation des réseaux artificiels” 

Le Certificat avancé en Réseaux Neuronaux et Entraînement en Deep Learning offre un programme éducatif complet qui emmènera les étudiants dans un large voyage académique: de la formation aux réseaux neuronaux à la Deep Computer Vision avec les réseaux neuronaux convolutifs. En outre, le programme d'études est extrêmement détaillé et s'appuie sur une variété de ressources pédagogiques innovantes qui sont mises à la disposition des étudiants sur le Campus Virtuel du diplôme. 

Un programme complet qui vous aidera à maîtriser la réutilisation des couches pré-entraînées”  

Module 1. Entraînement de Réseaux neuronaux profonds

1.1. Problèmes de Gradient 

1.1.1. Techniques d'optimisation du gradient 
1.1.2. Gradients stochastiques 
1.1.3. Techniques d'initialisation des poids 

1.2. Réutilisation des couches pré-entraînées 

1.2.1. Entraînement par transfert d'apprentissage 
1.2.2. Extraction de caractéristiques 
1.2.3. Apprentissage profond 

1.3. Optimisateurs 

1.3.1. Optimiseurs stochastiques à descente de gradient 
1.3.2. Optimiseurs Adam et RMSprop 
1.3.3. Optimiseurs de moment 

1.4. Programmation du taux de d'apprentissage 

1.4.1. Contrôle automatique du taux d'apprentissage 
1.4.2. Cycles d'apprentissage 
1.4.3. Termes de lissage 

1.5. Surajustement 

1.5.1. Validation croisée
1.5.2. Régularisation 
1.5.3. Mesures d'évaluation 

1.6. Lignes directrices pratiques 

1.6.1. Conception de modèles 
1.6.2. Sélection des métriques et des paramètres d'évaluation 
1.6.3. Tests d'hypothèses 

1.7. Transfer Learning 

1.7.1. Entraînement par transfert d'apprentissage 
1.7.2. Extraction de caractéristiques 
1.7.3. Apprentissage profond 

1.8. Data Augmentation 

1.8.1. Transformation d’image 
1.8.2. Génération de données synthétiques 
1.8.3. Transformation de texte 

1.9. Application pratique du Transfer Learning 

1.9.1. Entraînement par transfert d'apprentissage 
1.9.2. Extraction de caractéristiques 
1.9.3. Apprentissage profond 

1.10. Régularisation 

1.10.1. L1 et L2 
1.10.2. Régularisation par entropie maximale 
1.10.3. Dropout 

Module 2. Personnaliser les Modèles et l’entraînement avec TensorFlow

2.1. TensorFlow 

2.1.1. Utilisation de la bibliothèque TensorFlow 
2.1.2. Entraînement des modèles avec TensorFlow 
2.1.3. Opérations avec les graphes dans TensorFlow 

2.2. TensorFlow et NumPy 

2.2.1. Environnement de calcul NumPy pour TensorFlow 
2.2.2. Utilisation des tableaux NumPy avec TensorFlow 
2.2.3. Opérations NumPy pour les graphes TensorFlow 

2.3. Personnalisation des modèles et des algorithmes d'apprentissage 

2.3.1. Construire des modèles personnalisés avec TensorFlow 
2.3.2. Gestion des paramètres d'entraînement 
2.3.3. Utilisation de techniques d'optimisation pour l'entraînement 

2.4. Fonctions et graphiques TensorFlow 

2.4.1. Fonctions avec TensorFlow 
2.4.2. Utilisation des graphes pour l'apprentissage des modèles 
2.4.3. Optimisation des graphes avec les opérations TensorFlow 

2.5. Chargement des données et prétraitement avec TensorFlow 

2.5.1. Chargement des données d'ensembles avec TensorFlow 
2.5.2. Prétraitement des données avec TensorFlow 
2.5.3. Utilisation des outils TensorFlow pour la manipulation des données 

2.6. L'API tf.data 

2.6.1. Utilisation de l'API tf.data pour le traitement des données 
2.6.2. Construction des flux de données avec tf.data 
2.6.3. Utilisation de l'API tf.data pour l’entrainement des modèles 

2.7. Le format TFRecord 

2.7.1. Utilisation de l'API TFRecord pour la sérialisation des données 
2.7.2. Chargement de fichiers TFRecord avec TensorFlow 
2.7.3. Utilisation des fichiers TFRecord pour l'entraînement des modèles 

2.8. Couches de prétraitement Keras 

2.8.1. Utilisation de l'API de prétraitement Keras 
2.8.2. Construire un prétraitement en pipeline avec Keras 
2.8.3. Utilisation de l'API de prétraitement de Keras pour l’entrainement des modèles 

2.9. Le projet TensorFlow Datasets 

2.9.1. Utilisation de TensorFlow Datasets pour le chargement des données 
2.9.2. Prétraitement des données avec TensorFlow Datasets 
2.9.3. Utilisation de TensorFlow Datasets pour l’entrainement des modèles 

2.10. Construire une application de Deep Learning avec TensorFlow. Application Pratique 

2.10.1. Construction d'une application de Deep Learning avec TensorFlow 
2.10.2. Entraînement des modèles avec TensorFlow 
2.10.3. Utilisation de l'application pour la prédiction des résultats 

Module 3. Deep Computer Vision avec les Réseaux Neuronaux Convolutifs

3.1. L’Architecture Visual Cortex 

3.1.1. Fonctions du cortex visuel 
3.1.2. Théorie de la vision computationnelle 
3.1.3. Modèles de traitement des images 

3.2. Couches convolutives 

3.2.1. Réutilisation des poids dans la convolution 
3.2.2. Convolution 2D 
3.2.3. Fonctions d'activation 

3.3. Couches de regroupement et implémentation des couches de regroupement avec Keras 

3.3.1. Pooling et Striding 
3.3.2. Flattening 
3.3.3. Types de Pooling 

3.4. Architecture du CNN 

3.4.1. Architecture du VGG 
3.4.2. Architecture AlexNet 
3.4.3. Architecture ResNet 

3.5. Mise en œuvre d'un CNN ResNet-34 à l'aide de Keras 

3.5.1. Initialisation des poids 
3.5.2. Définition de la couche d'entrée 
3.5.3. Définition de la sortie 

3.6. Utilisation de modèles Keras pré-entraînés 

3.6.1. Caractéristiques des modèles pré-entraînés 
3.6.2. Utilisations des modèles pré-entraînés 
3.6.3. Avantages des modèles pré-entraînés 

3.7. Modèles pré-entraînés pour l'apprentissage par transfert 

3.7.1. Apprentissage par transfert 
3.7.2. Processus d'apprentissage par transfert 
3.7.3. Avantages de l'apprentissage par transfert 

3.8. Classification et localisation en Deep Computer Vision 

3.8.1. Classification des images 
3.8.2. Localisation d'objets dans les images 
3.8.3. Détection d'objets 

3.9. Détection et suivi d'objets 

3.9.1. Méthodes de détection d'objets 
3.9.2. Algorithmes de suivi d'objets 
3.9.3. Techniques de suivi et de localisation 

3.10. Segmentation sémantique 

3.10.1. Apprentissage profond pour la segmentation sémantique 
3.10.2. Détection des bords 
3.10.3. Méthodes de segmentation basées sur des règles 

Profitez-en pour vous perfectionner dans la création d'algorithmes de détection et de suivi d'objets”