Vous disposerez d'un Campus Virtuel disponible 24 heures sur 24, sans avoir à vous adapter à des horaires préétablis ou à des horaires imposés qui ne vous conviennent pas"

 

Les Réseaux Neuronaux en Deep Learning sont un outil essentiel pour le traitement des données et la résolution de problèmes complexes en Ingénierie. Leur capacité à apprendre et à s'adapter à différentes situations les rend idéaux pour des tâches telles que la reconnaissance des formes, la classification des données et la prise de décision en temps réel. En outre, son utilisation dans des domaines tels que la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel a conduit à d'importantes avancées technologiques, telles que la reconnaissance faciale et la traduction automatique. 

C'est face à cette réalité que, ce diplôme universitaire TECH vient en réponse à la demande croissante de professionnels hautement qualifiés dans ce domaine. Ce programme a été spécialement conçu pour fournir une solide formation à l'utilisation des Réseaux Neuronaux en Deep Learning, en mettant l'accent sur leur application pratique dans différents domaines de l'Ingénierie. Les étudiants auront l'occasion d'apprendre des outils de pointe tels que Tensorflow et Keras, et acquerront les compétences nécessaires pour concevoir, mettre en œuvre et optimiser des modèles de Réseaux Neuronaux afin de résoudre des problèmes du monde réel. 

Par conséquent, ce programme complet créé par TECH est basé sur la méthodologie du Relearning pour faciliter l'apprentissage des étudiants par la répétition progressive et naturelle des concepts fondamentaux. De cette manière, le diplômé acquiert les compétences nécessaires en adaptant ses études à son rythme de vie. En outre, le format en ligne permettra au professionnel d'accéder aux contenus théoriques et pratiques n'importe où et n'importe quand, sans avoir à se déplacer ou à s'adapter à un horaire préétabli.  En outre, vous pourrez accéder aux contenus théoriques et pratiques à tout moment et en tout lieu, pour autant que vous disposiez d'un appareil doté d'une connexion internet. 

TECH cherche à projeter votre carrière professionnelle sans négliger les autres domaines de votre vie et vous propose un enseignement flexible qui s'adapte à vos besoins”

Ce certificat en Réseaux Neuronaux 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 
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques avec lesquels ils sont conçus fournissent des informations sanitaires essentielles à la pratique professionnelle 
• Exercices pratiques permettant de réaliser le processus d'auto-évaluation 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 
• Il est possible d'accéder aux contenus depuis tout appareil fixe ou portable doté 

Vous pourrez télécharger tout le contenu sur n'importe quel appareil électronique à partir du Campus Virtuel et le consulter dès que vous en aurez besoin, même sans connexion internet”

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.

Vous obtiendrez un apprentissage complet grâce à la dernière méthodologie appliquée à l'enseignement universitaire, TECH Relearning"

 

Boostez votre carrière avec un diplôme universitaire qui vous plongera dans le transfert de connaissances vers les neurones artificiels"

Le programme permettra aux diplômés d'acquérir des connaissances actualisées et une vision globale des aspects clés des Réseaux Neuronaux en Deep Learning, ce qui leur permettra d'atteindre les objectifs proposés. De cette manière, l'étudiant développera des compétences complètes dans un domaine essentiel, polyvalent et en constante croissance de l'ingénierie, ce qui l'amènera à atteindre l'excellence dans un secteur en plein essor. Afin de garantir la satisfaction des étudiants, TECH a établi des objectifs généraux et spécifiques qui les guideront vers l'obtention de leur diplôme. 

Vous serez en mesure d'atteindre vos objectifs les plus ambitieux grâce aux compétences et aux aptitudes que vous développerez après avoir obtenu ce certificat"

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 
• Étayer les concepts clés et les 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

• 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 

Vous atteindrez vos objectifs en maîtrisant les hyperparamètres de Fine tuning des réseaux neuronaux"