Diplôme universitaire
La plus grande faculté d’informatique au monde”
Présentation
Se familiariser avec les bases mathématiques du Deep Learning pour créer les réseaux neuronaux les plus avancés"
Aujourd'hui, le Deep Learning est devenu l'une des techniques les plus utilisées en Intelligence Artificielle en raison de sa capacité à former des réseaux neuronaux profonds et à effectuer des tâches complexes avec précision dans une grande variété de domaines. En Robotique, par exemple, le Deep Learning est utilisé pour la navigation autonome et la reconnaissance d'objets. Dans le cas du Traitement du Langage Naturel, il est précieux pour la traduction automatique et la création de Chatbots intelligents.
Cependant, pour utiliser efficacement ces réseaux neuronaux, il est nécessaire d'avoir une solide compréhension des fondements mathématiques sous-jacents. C'est précisément l'objet du Certificat en Bases Mathématiques du Deep Learning, qui est conçu pour fournir aux étudiants les bases en Mathématiques Avancées et en Statistiques nécessaires au Deep Learning.
Le programme est structuré autour de sujets traitant de l'Algèbre Linéaire, du Calcul Multivariable, de l'Optimisation et des Probabilités. En ce sens, les étudiants passeront en revue des concepts clés tels que les matrices, les vecteurs, les dérivées partielles, le Gradient descendant, les distributions de probabilité ou les statistiques inférentielles. En outre, le diplôme comprend également plusieurs exemples et exercices pratiques pour aider les étudiants à appliquer les concepts théoriques dans un contexte réel.
La meilleure chose est que ce Certificat est 100% en ligne, ce qui signifie que les étudiants peuvent accéder au matériel du programme de n'importe où dans le monde et à n'importe quel moment qui leur convient.
Vous deviendrez un expert des opérations sur les fonctions vectorielles et leurs dérivées"
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 Bases Mathématiques du Deep Learning
- Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques de l'ouvrage fournissent des informations technologiques et pratiques sur les disciplines essentielles à la pratique professionnelle
- Les 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
Obtenez toutes les clés pour maîtriser le fonctionnement des modèles fonctionnant sous Apprentissage Supervisé"
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.
Comparez des ensembles de données avec maîtrise grâce aux ressources pédagogiques innovantes du Campus Virtuel"
Te especializarás en ajustar hiperparámetros o manejar técnicas de regularización en solo 300 horas"
Programme d'études
Le programme de ce Certificat guidera les étudiants à travers une exploration complète des fondements mathématiques du Deep Learning dans un parcours académique condensé en 300 heures. Les étudiants auront également accès à un large éventail de ressources d'apprentissage innovantes disponibles sur le Campus Virtuel du programme, qui compléteront et enrichiront leur expérience d'apprentissage. Il s'agit notamment d'exercices d'auto-évaluation, d'études de cas et de résumés interactifs.
Un programme d'études qui reprend tous les principes du Deep Learning"
Module 1. Fondements mathématiques du 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
Saisissez l'occasion de vous inscrire au diplôme idéal pour vous plonger dans l'explicabilité des modèles de réseaux neuronaux artificiels"
Certificat en Bases Mathématiques du Deep Learning
L'utilisation du Deep Learning est devenue un élément clé dans le développement de nouvelles technologies et applications. C'est pourquoi, à TECH Université Technologique, nous avons conçu le Certificat en Bases Mathématiques du Deep Learning. Ce programme se concentre sur la mise à jour des aspects mathématiques nécessaires à la compréhension de l'apprentissage profond. Le cours de troisième cycle se concentre sur l'étude de la théorie mathématique qui sous-tend l'apprentissage profond, sans négliger son application dans la résolution de problèmes réels.
Notre Certificat en fondements mathématiques de l'apprentissage profond vous donnera les connaissances nécessaires pour comprendre le fonctionnement de l'apprentissage profond. Vos conférenciers vous guideront à travers les techniques, les algorithmes et les outils mathématiques utilisés dans l'apprentissage profond. Le Certificat vous dotera des compétences nécessaires pour concevoir des algorithmes d'apprentissage profond et comprendre les stratégies d'optimisation de l'apprentissage profond. Vous acquerrez ainsi des connaissances approfondies sur les fondements mathématiques de l'apprentissage profond. Cela vous permettra d'améliorer vos performances sur le marché du travail et d'améliorer votre développement professionnel dans le domaine de la technologie.