Soyez au fait des dernières tendances en matière d'Intelligence Artificielle et spécialisez-vous dans la création de modèles avancés avec le certificat avancé en Deep Learning" 

L'Intelligence Artificielle est l'un des domaines les plus prometteurs dans le monde de la technologie et transforme rapidement le monde. Le Deep Learning est utilisé dans de plus en plus de domaines, de la vision par ordinateur à la traduction automatique, et sa demande sur le marché du travail augmente rapidement. Cependant, il implique une grande complexité algorithmique et, compte tenu de la rapidité des avancées dans ce domaine, un grand nombre de qualifications académiques sont devenues obsolètes, au détriment des professionnels de l'informatique. 

Heureusement, le certificat avancé en Deep Learning est un programme académique entièrement mis à jour qui offre un haut niveau de préparation dans le domaine de l'Intelligence Artificielle, avec un accent particulier sur le Deep Learning. Le diplôme est conçu pour fournir aux étudiants les connaissances et les compétences nécessaires pour développer des projets dans ce domaine et maîtriser le fonctionnement des algorithmes d'apprentissage profond. Pour ce faire, ils passeront par l'utilisation de TensorFlow pour construire des modèles personnalisés ou des dérivés de fonctions vectorielles pour apprendre automatiquement, ainsi que par l'exploration des fonctionnalités des Bibliothèque de Transformers de Hugging Face. 

Le cours est 100% en ligne et présente la méthodologie pédagogique innovante du Relearning, qui repose sur un retour d'information constant et l'adaptation aux besoins individuels des étudiants sur la base d'une réitération ciblée. Le certificat avancé en Deep Learning offre également une flexibilité dans l'organisation des ressources académiques, permettant aux étudiants d'adapter leur cycle de formation à leurs propres besoins et à leur emploi du temps.

Plongez dans le monde fascinant des algorithmes d'apprentissage profond et acquérez des connaissances spécialisées qui vous permettront d'exceller dans le domaine de la Science des Données"

Ce certificat avancé en 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 
• Le contenu graphique, schématique et éminemment pratique de l'ouvrage fournit 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 

Saisissez l'opportunité de vous spécialiser avec les meilleurs professionnels de L'Intelligence Artificielle"

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 programme. Pour ce faire, l’étudiant sera assisté d'un innovant système de vidéos interactives, créé par des experts reconnus.

Bénéficiez d'une formation de pointe qui vous permettra de participer à la révolution numérique et de faire la différence dans votre avenir professionnel"

Mettez-vous à jour sur l'architecture des réseaux neuronaux et leurs différents types pour résoudre des problèmes de la vie quotidienne grâce au Deep Learning"

Les étudiants inscrits à cette proposition éducative de 450 heures auront la possibilité d'acquérir des compétences et des connaissances qui amélioreront considérablement leurs possibilités de progression dans le domaine technologique, en particulier dans le développement de L'Intelligence Artificielle. Afin d'aider les étudiants à atteindre leurs objectifs, cette institution académique fournit des outils pédagogiques innovants et facilement accessibles et dispose d'une équipe exceptionnelle de professeurs leaders dans le domaine du Deep Learning. 

Obtenez les clés pour optimiser les performances des modèles d'IA avancés grâce à ce certificat avancé" 

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 
• Comprendre les concepts clés et les principales applications de l'apprentissage profond 
• Mettre en œuvre et optimiser les réseaux neuronaux avec Keras 
• Développer des connaissances spécialisées sur l'entraînement des réseaux neuronaux profonds 
• Analyser les mécanismes d'optimisation et de régularisation nécessaires à l'entraînement des réseaux neuronaux profonds 

Objectifs spécifiques

Module 1. Fondements mathématiques Deep Learning 

• 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 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 

Module 2. Principes du Deep Learning 

• 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

Module 3. Les Réseaux Neuronaux, la base du Deep Learning 

• Analyser l'architecture des réseaux neuronaux et les principes de leur fonctionnement 
• Déterminer la façon dont les réseaux neuronaux peuvent être appliqués à une variété de problèmes 
• Établir la méthode d'optimisation des performances des modèles d'apprentissage profond en réglant les hyperparamètres 

Déterminer comment les performances des modèles de réseaux neuronaux peuvent être évaluées à l'aide de l'ensemble de l'apprentissage et de test''