Inscrivez-vous et bénéficiez d'un enseignement de pointe et efficace avec le Relearning de TECH Oubliez la mémorisation et passez à l'apprentissage efficace"

Dans un environnement en constante évolution comme celui de l'ingénierie, le Deep Learningest devenu un outil essentiel pour le traitement des données et la résolution de problèmes complexes. Ainsi, les Bases Mathématiques du Deep Learning sont utilisés dans des domaines aussi divers que la médecine, l'industrie automobile, la détection des fraudes et l'analyse financière, entre autres. C'est pourquoi la demande de professionnels qualifiés formés dans ce domaine est en augmentation.

Dans ce contexte, ce programme TECH a été créé pour répondre aux besoins du marché et offrir aux étudiants un enseignement de qualité dans cette discipline. Ce programme a été spécialement conçu pour fournir aux étudiants une compréhension approfondie des mathématiques fondamentales qui sous-tendent au Deep Learning, y compris le calcul, la théorie des probabilités et les statistiques. En outre, les étudiants auront la possibilité d'acquérir des compétences de programmation avancées dans Tensorflow et Deep Visual Computer, entre autres outils. Le tout est présenté dans un format 100% en ligne, ce qui permet aux étudiants d'adapter leurs études à leur rythme de vie et d'accéder au contenu théorique et pratique de n'importe où et à n'importe quel moment.

Dans le but de faciliter l'apprentissage de l'étudiant, TECH a développé un programme complet basé sur la méthodologie Relearning pour la répétition progressive et naturelle des concepts fondamentaux. Ainsi, le diplômé acquerra les compétences nécessaires à son propre rythme et en s'adaptant à son style de vie. En outre, le format entièrement en ligne permettra au professionnel d’accéder aux contenus théoriques et pratiques de n’importe où et à n’importe quel moment via un dispositif connecté à l’internet, en se concentrant uniquement sur son apprentissage. De même, les contenus théoriques et pratiques sont accessibles de n'importe où et à n'importe quel moment, à condition de disposer d'un appareil doté d'une connexion internet.

Avec TECH, vous pourrez projeter votre carrière professionnelle sans négliger les autres domaines de votre vie, c'est pourquoi nous vous offrons un enseignement flexible et adapté à vos besoins"

Ce certificat en Bases Mathématiques du Deep Learning contient le programme académique le plus complet et le plus actuel du marché. Les principales caractéristiques sont les suivantes: 

• Le développement d'études de cas présentées par des experts en Deep Learning
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques avec lequel il a été élaboré fournissent des informations rigoureuses et pratiques sur les disciplines qui sont essentielles des informations sur les disciplines qui sont essentielles à la pratique professionnelle
• Les exercices pratiques où le processus d'auto-évaluation peut être réalisé afin d'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 

Vidéos de motivation, études de cas, contenus graphiques et schématiques, forums de discussion... Tout ce dont vous avez besoin pour donner un coup de pouce à votre carrière professionnelle N'attendez pas plus longtemps"

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

Grâce à son contenu multimédia développé avec les dernières technologies éducatives, les spécialistes bénéficieront d’un apprentissage situé et contextuel, ainsi, ils se formeront dans un environnement simulé qui leur permettra d’apprendre en immersion et de s’entrainer 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 cursus académique. Pour ce faire, l’étudiant sera assisté d'un innovant système de vidéos interactives, créé par des experts reconnus. 

Vous atteindrez vos objectifs avec le soutien d'une équipe d'enseignants spécialisés dans les modèles de réseaux neuronaux et l'optimisation"

Un diplôme 100% en ligne qui vous donnera la connaissance la plus large et la plus complète des fonctions à entrées multiples et des dérivées de fonctions à entrées multiples"

Grâce à ce programme, le diplômé développera une connaissance approfondie des aspects clés des Bases Mathématiques du Deep Learning, ce qui lui permettra d'obtenir une perspective globale et actualisée et d'atteindre les objectifs proposés. En conséquence, l'étudiant acquerra des compétences complètes dans un domaine essentiel, polyvalent et en constante évolution de l'ingénierie, ce qui lui permettra d'atteindre l'excellence dans un secteur en plein essor. Pour garantir la satisfaction des étudiants, TECH a établit des objectifs généraux et spécifiques qui serviront de guide pour la réussite.

Améliorez vos compétences en matière de création de nouvelles fonctions à partir de fonctions existantes grâce à ce diplôme sur les Bases Mathématiques du Deep Learning”

Objectifs généraux

• Fondamentaliser les concepts clés des fonctions mathématiques et de leurs dérivés
• Appliquer ces principes aux algorithmes d'apprentissage profond pour apprendre automatiquement
• Examiner les concepts clés de l'apprentissage supervisé et la manière dont ils s'appliquent aux modèles de réseaux neuronaux
• Analyser la formation, l'évaluation et l'analyse des modèles de réseaux neuronaux
• Fondamentaux des concepts clés et des principales applications de l'apprentissage profond
• Implémentation et optimisation des réseaux neuronaux avec Keras
• Développer une expertise dans l'entraînement des réseaux neuronaux profonds
• Analyser les mécanismes d'optimisation et de régularisation nécessaires pour l'entraînement des réseaux neuronaux profonds

Objectifs spécifiques

• Développer la règle de la chaîne pour calculer les dérivées des fonctions imbriquées
• Analyser comment de nouvelles fonctions sont créées à partir de fonctions existantes et comment les dérivées sont calculées
• Examiner le concept de Backward Pass et comment les dérivées des fonctions vectorielles sont appliquées à l'apprentissage automatique
• Apprendre à utiliser TensorFlow pour construire des modèles personnalisés
• Comprendre comment charger et traiter des données à l'aide des outils TensorFlow
• Fondamentaliser les concepts clés du traitement du langage naturel NLP avec les RNN et les mécanismes d'attention
• Explorer les fonctionnalités des bibliothèques de transformateurs de Hugging Face et d'autres outils de traitement du langage naturel pour les appliquer aux problèmes de vision
• Apprendre à construire et à entraîner des modèles d'autoencodeurs, des GAN et des modèles de diffusion
• Comprendre comment les auto-encodeurs peuvent être utilisés pour coder des données de manière efficace
• Analyser le fonctionnement de la régression linéaire et la manière dont elle peut être appliquée aux modèles de réseaux neuronaux
• Déterminer les principes fondamentaux de l'optimisation des hyperparamètres pour améliorer les performances des modèles de réseaux neuronaux
• Déterminer comment les performances des modèles de réseaux neuronaux peuvent être évaluées à l'aide de l'ensemble de l'apprentissage et de test

Vous atteindrez vos objectifs grâce aux outils efficaces que TECH met à votre disposition dans ce certificat complet"