Vous aurez accès à une bibliothèque abondante de contenus multimédias de grande qualité présentés dans différents formats audiovisuels, et vous pourrez les télécharger et les consulter quand et où vous le souhaitez”

Le Deep Learning, l'une des technologies clés de l'intelligence artificielle, a conduit à des avancées importantes dans des domaines tels que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et la robotique. Par exemple, la technologie de reconnaissance vocale d'Amazon Alexa est basé sur l'apprentissage profond et dispose d'une précision de 95%. En outre, le Deep Learning permet de résoudre des problèmes sociétaux tels que la détection précoce des maladies, la prévision des catastrophes naturelles et la lutte contre les changements climatiques. En fait, il a été utilisé avec succès pour prédire la fonte des glaciers avec une précision de 96 %.

Dans ce contexte, TECH a conçu un programme éducatif complet qui permet aux étudiants d’approfondir les principes fondamentaux du Deep Learning et ses fondements mathématiques. Étant donné que la demande de professionnels qualifiés dans ce domaine continue de croître et que les investissements dans l'Intelligence Artificielle augmentent, ce diplôme se présente comme une excellente option pour le développement professionnel. En outre, la disponibilité de ressources et de communautés de soutien, le défi intellectuel que cela implique et son potentiel d'innovation sont d'autres facteurs qui font de ce diplôme un choix attrayant pour ceux qui cherchent à améliorer leurs connaissances et leurs compétences en Deep Learning.

Pour cela, TECH a créé un programme complet basé sur sa méthodologie exclusive de Relearning pour faciliter l'apprentissage de l'étudiant de manière progressive et naturelle par la répétition des concepts fondamentaux. De cette façon, le diplômé acquerra les compétences nécessaires en adaptant ses études à son rythme de vie. 

Ainsi, la présentation du programme en ligne permet au professionnel de se concentrer sur son apprentissage sans avoir à se déplacer ou à se conformer à un horaire prédéterminé. 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.

Assurez votre avenir professionnel en réalisant le certificat avancé le plus complet et le plus actualisé du marché académique. En plus, entièrement en ligne!”

Le certificat avancé en Deep Learning Avancé 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 lesquels ils sont conçus fournissent des informations sanitaires 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

Plongez dans l’OpenAI et approfondissez l’estimation de la rentabilité des prêts avec ce diplôme académique en ligne exclusif”

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, 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.

Approfondissez l'analyse des risques pour l'attribution de crédits et devenez un expert en Reinforcement Learning"

TECH met à votre disposition un Campus Virtuel disponible 24 heures sur 24, sans la pression que suppose l'adaptation à des horaires préétablis ou des déplacements inconfortables"

Les connaissances acquises grâce au programme permettront au diplômé d'acquérir une perspective globale et actualisée sur les aspects clés du Deep Learning Avanzado, ce qui lui permettra d'atteindre les objectifs proposés. Par conséquent, l'étudiant acquerra des compétences intégrales dans un domaine essentiel, polyvalent et en constante expansion de l'ingénierie, ce qui le mènera à atteindre l'excellence dans un secteur en plein essor. Afin de garantir la satisfaction des étudiants, TECH a établir des objectifs généraux et spécifiques qui serviront de guide pour la réussite.

Améliorez vos compétences en matière d'optimisation des récompenses et de recherche sur les politiques afin d'améliorer votre future carrière. C'est toujours le meilleur moment"

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

Module 1. Deep Computer Vision avec les Réseaux Neuronaux Convolutifs

• Explorer et comprendre le fonctionnement des couches convolutives et de clustering pour l'architecture Visual Cortex
• Développer des architectures CNN avec Keras
• Utiliser des modèles Keras pré-entraînés pour la classification, la localisation, la détection et le suivi d'objets, et la segmentation sémantique 

Module 2. Traitement du langage naturel NLP avec les NNN et l'Attention

• Générer du texte à l'aide de réseaux neuronaux récurrents
• Former un réseau encodeur-décodeur pour réaliser une traduction automatique neuronale
• Développer une application pratique du traitement du langage naturel à l'aide de RNN et de l'attention

Module 3. Reinforcement Learning

• Utiliser les gradients pour optimiser la politique d'un agent
• Évaluer l'utilisation de réseaux neuronaux pour améliorer la précision des décisions d'un agent
• Mettre en œuvre différents algorithmes de stimulation pour améliorer les performances d'un agent

Vous répondrez même à vos attentes les plus élevées grâce à la minutie avec laquelle tous les thèmes de ce programme TECH ont été élaborés”