Un Certificat 100% en ligne qui vous fournira les méthodes les plus efficaces pour prédire les valeurs futures dans une séquence de données variant au cours du temps”  

Les Séquences de Traitement en Deep Learning sont un aspect essentiel de l'Apprentissage Profond. Les principales raison en sont que ces outils permettent de modéliser efficacement les données séquentielles, de capturer des dépendances temporelles complexes et de permettre un large éventail d'applications dans de nombreux domaines. À leur tour, ces systèmes intelligents développent continuellement des algorithmes qui stimulent l'innovation, permettant de réaliser des avancées allant de la médecine personnalisée à la traduction automatique ou même à la prédiction de phénomènes astronomiques. En ce sens, leur capacité à apprendre à partir de grandes quantités de données et à identifier des modèles complexes crée de nouvelles opportunités pour la recherche. 

Dans ce cadre, TECH développe un Certificat pionnier sur les Séquences de Traitement en Deep Learning. Destiné aux professionnels, aux chercheurs et aux entrepreneurs, ce programme fournira une compréhension approfondie des types de Neurones Récurrents et de l'architecture des couches. De même, le syllabus fournira aux étudiants les techniques les plus avancées pour l'entraînement des réseaux neuronaux récurrents (mettant en évidence la Backpropagation dans le temps). A cet égard, le syllabus approfondira les Métriques d'Évaluation les plus efficaces pour garantir la performance des modèles d'Apprentissage Profond. D'autre part, la formation comprendra de multiples applications pratiques des Réseaux Neuronaux Convolutifs, telles que la vision par ordinateur, la reconnaissance des formes ou le traitement du langage naturel.

Pour faciliter l'assimilation de tous ces contenus, TECH propose des outils pédagogiques de premier ordre, auxquels les étudiants auront accès 24 heures sur 24. La seule chose dont ils auront besoin pour entrer dans le campus virtuel est un appareil électronique doté d'une connexion Internet, que ce soit un smartphone, une tablette ou un ordinateur. La seule chose dont ils auront besoin pour entrer dans le Campus Virtuel est un appareil électronique doté d'une connexion Internet, que ce soit un smartphone, une tablette ou un ordinateur. En même temps, vous serez soutenu tout au long de votre processus d’apprentissage par un corps enseignant spécialisé dans le domaine de la Vision Artificielle. Ces professionnels résoudront tous les doutes que les étudiants peuvent avoir, ainsi qu'ils leur donneront des conseils personnalisés pour s'assurer qu'ils vivent un saut de qualité dans leur carrière professionnelle. 

Vous souhaitez optimiser votre gestion des Gated Recurrent Units? Maîtrisez cette architecture de Réseau Neuronal en seulement 6 semaines grâce à cette formation”  

Ce Certificat en Séquences de Traitement en Deep Learning contient le programme le plus complet et le plus actualisé du marché. Ses caractéristiques sont les suivantes:

• Le développement d'études de cas présentées par des experts en des Séquences de Traitement en Deep Learning
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques de l'ouvrage fournissent des informations sportives et pratiques sur les disciplines 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
• La possibilité d'accéder aux contenus depuis n'importe quel appareil fixe ou portable doté d'une connexion internet

Un diplôme universitaire intensif qui augmentera votre niveau de performance et vos compétences pour réaliser le Transfert d'Apprentissage avec efficacité”

Le programme comprend dans son corps enseignant des professionnels du secteur qui apportent à cette formation l'expérience de leur travail, ainsi que des spécialistes reconnus de grandes sociétés et d'universités prestigieuses. 

Grâce à son contenu multimédia développé avec les dernières technologies éducatives, les spécialistes bénéficieront d’un apprentissage situé et contextuel, c'est-à-dire un environnement simulé qui fournira une formation immersive programmée pour s'entraîner 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 académique. Pour ce faire, l’étudiant sera assisté d'un innovant système de vidéos interactives, créé par des experts reconnus.  

Grâce à l'étude de ce programme intensif, vous augmenterez votre niveau de performance et vos compétences pédagogiques”

Grâce à la méthode d'apprentissage Relearning, vous ne passerez pas de longues heures à étudier pour mémoriser. Vous apprendrez de manière progressive et naturelle!"

Le matériel pédagogique qui compose ce parcours académique est conçu pour fournir aux étudiants une approche complète des Séquences de Traitement en Deep Learning. Pour ce faire, le programme approfondira des concepts essentiels tels que les neurones, les couches récurrentes et l'entraînement des modèles. En outre, les étudiants examineront les outils les plus avancés pour les Métriques d'Évaluation, y compris la validation croisée et le réglage des hyperparamètres. Les diplômés intégreront ces outils dans leur pratique pour mesurer et comprendre la performance des modèles dans une variété de tâches telles que la transformation de texte en flux de signaux audio.

Vous examinerez les dernières avancées scientifiques sur les Séquences de Traitement de Réseaux Neuronaux Récurrents afin d'enrichir votre pratique”

Module 1. Séquences de Traitement à l'aide de RNN (Réseaux Neuronaux Récurrents) et de CNN (Réseaux Neuronaux Convolutifs)

1.1. Neurones et couches récurrentes

1.1.1. Types de neurones récurrents
1.1.2. Architecture d'une couche récurrente
1.1.3. Applications des couches récurrentes

1.2. Formation des Réseaux Neuronaux Récurrents (RNN)

1.2.1. Backpropagation dans le temps (BPTT)
1.2.2. Gradient stochastique descendant
1.2.3. Régularisation dans l'apprentissage des RNN

1.3. Évaluation des modèles RNN

1.3.1. Mesures d'évaluation
1.3.2. Validation croisée
1.3.3. Réglage des hyperparamètres

1.4. RNN pré-entraînés

1.4.1. Réseaux pré-entraînés
1.4.2. Transfert de l'apprentissage
1.4.3. Réglage fin

1.5. Prévision d'une série temporelle

1.5.1. Modèles statistiques pour la prévision
1.5.2. Modèles de séries temporelles
1.5.3. Modèles basés sur des réseaux neuronaux

1.6. Interprétation des résultats de l'analyse des séries chronologiques

1.6.1. Analyse en composantes principales
1.6.2. Analyse en grappes
1.6.3. Analyse de corrélation

1.7. Traitement des longues séquences

1.7.1. Long Short-Term Memory (LSTM)
1.7.2. Gated Recurrent Units (GRU)
1.7.3. Convolutionnels 1D

1.8. Apprentissage de séquences partielles

1.8.1. Méthodes d'apprentissage en profondeur
1.8.2. Modèles génératifs
1.8.3. Apprentissage par renforcement

1.9. Application Pratique des RNN et CNN

1.9.1. Traitement du langage naturel
1.9.2. Reconnaissance des formes
1.9.3. Vision par ordinateur

1.10. Différences dans les résultats classiques

1.10.1. Méthodes classiques vs RNN
1.10.2. Méthodes classiques vs CNN
1.10.3. Différence de temps d'apprentissage

Vous disposerez d'une bibliothèque de ressources multimédias de haute qualité qui vous permettra d'approfondir vos connaissances en Deep Learning”