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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"

Ce programme a été créé en tenant compte de la méthodologie pédagogique qui distingue TECH, le Relearning. Pionnière dans son utilisation, cette technique d'apprentissage garantit au spécialiste une expérience académique plus naturelle et plus efficace, en réitérant les concepts les plus importants des Bases Mathématiques du Deep Learning tout au long du programme. De cette manière, il est possible non seulement d'assimiler plus efficacement le syllabus, mais aussi de réaliser des économies considérables en termes d'heures d'étude nécessaires pour réussir le cours.

Choisissez votre emploi du temps, votre rythme d'étude et votre lieu de travail. TECH fournit les ressources et vous permet d'y accéder 24 heures sur 24"

Module 1. Fondements mathématiques Deep Learning

1.1. Fonctions dérivées

1.1.1. Fonctions linéaires
1.1.2. Dérivées partielles
1.1.3. Dérivées d'ordre supérieur

1.2. Fonctions imbriquées

1.2.1. Fonctions composées
1.2.2. Fonctions inversées
1.2.3. Fonctions récursives

1.3. La règle de la chaîne

1.3.1. Dérivées de fonctions imbriquées
1.3.2. Dérivées de fonctions composées
1.3.3. Dérivées de fonctions inversées

1.4. Fonctions à entrées multiples

1.4.1. Fonctions de plusieurs variables
1.4.2. Fonctions vectorielles
1.4.3. Fonctions matricielles

1.5. Dérivées de fonctions à entrées multiples

1.5.1. Dérivées partielles
1.5.2. Dérivées directionnelles
1.5.3. Dérivées mixtes

1.6. Fonctions à entrées vectorielles multiples

1.6.1. Fonctions vectorielles linéaires
1.6.2. Fonctions vectorielles non linéaires
1.6.3. Fonctions vectorielles matricielles

1.7. Création de nouvelles fonctions à partir de fonctions existantes

1.7.1. Somme de fonctions
1.7.2. Produit de fonctions
1.7.3. Composition de fonctions

1.8. Dérivées de fonctions à entrées vectorielles multiples

1.8.1. Dérivées de fonctions linéaires
1.8.2. Dérivées de fonctions non linéaires
1.8.3. Dérivées de fonctions composées

1.9. Fonctions vectorielles et leurs dérivées: Allez encore plus loin

1.9.1. Dérivées directionnelles
1.9.2. Dérivées mixtes
1.9.3. Dérivées matricielles

1.10. le Backward Pass

1.10.1. Propagation des erreurs
1.10.2. Application des règles de mise à jour
1.10.3. Optimisation des paramètres

Module 2. Principes du Deep Learning

2.1. Apprentissage Supervisé

2.1.1. Machines d'apprentissage supervisé
2.1.2. Utilisations de l'apprentissage supervisé
2.1.3. Différences entre l'apprentissage supervisé et non supervisé

2.2. Modèles d'apprentissage supervisé

2.2.1. Modèles linéaires
2.2.2. Modèles d'arbres de décision
2.2.3. Modèles des réseaux neuronaux

2.3. Régression linéaire

2.3.1. Régression linéaire simple
2.3.2. Régression linéaire multiple
2.3.3. Analyse de régression

2.4. Formation au modèle

2.4.1. Batch Learning
2.4.2. Online Learning
2.4.3. Méthodes d’optimisation

2.5. Évaluation du modèle: Ensemble d'entraînement vs ensemble de test

2.5.1. Mesures d'évaluation
2.5.2. Validation croisée
2.5.3. Comparaison des ensembles de données

2.6. Évaluation du modèle: Le code

2.6.1. Génération de prédictions
2.6.2. Analyse des erreurs
2.6.3. Mesures d'évaluation

2.7. Analyse des variables

2.7.1. Identification des variables pertinentes
2.7.2. Analyse de corrélation
2.7.3. Analyse de régression

2.8. Explicabilité des modèles de réseaux neuronaux

2.8.1. Modèles interprétatifs
2.8.2. Méthodes de visualisation
2.8.3. Méthodes d'évaluation

2.9. Optimisation

2.9.1. Méthodes d’optimisation
2.9.2. Techniques de régularisation
2.9.3. L'utilisation des graphes

2.10. Hyperparamètres

2.10.1. Sélection des hyperparamètres
2.10.2. Recherche de paramètres
2.10.3. Réglage des hyperparamètres

Une Certificat développé par des experts pour vous permettre d'acquérir des connaissances approfondies dans les Bases Mathématiques du Deep Learning”