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TensorFlow est devenu l'outil le plus important pour la mise en œuvre et l'entraînement de modèles d'Apprentissage en Profondeur. Les développeurs utilisent à la fois sa variété d'outils et de bibliothèques pour former des modèles afin d'effectuer des tâches automatiques de détection d'objets, de classification et de traitement du langage naturel. Dans le même ordre d'idées, cette plateforme est utile pour détecter les anomalies dans les données, ce qui est essentiel dans des domaines tels que la cybersécurité, la maintenance prédictive et le contrôle qualité. Cependant, son utilisation peut impliquer un certain nombre de défis pour les professionnels, notamment la sélection de l'architecture de réseau neuronal appropriée. 

Face à cette situation, TECH met en œuvre un Mastère spécialisé qui fournira aux experts une approche complète du Deep Learning. Développé par des experts du domaine, le programme d'études approfondira les fondements et les principes mathématiques de l'Apprentissage en Profondeur. Cela permettra aux diplômés de construire des Réseaux Neuronaux destinés au traitement de l'information qui impliquent la reconnaissance des formes, la prise de décision et l'apprentissage à partir de données. Le programme d'études approfondira également le Reinforcement Learning, en prenant en compte des facteurs tels que l'optimisation des récompenses et la recherche de politiques. En outre, le matériel pédagogique proposera des techniques d'optimisation avancées et la visualisation des résultats. 

Quant au format du diplôme universitaire, il est enseigné par une méthodologie 100 % en ligne, qui permet aux diplômés de compléter confortablement le programme. Pour accéder au contenu académique, il suffit de disposer d'un appareil électronique avec accès à Internet, car les horaires et les calendriers d'évaluation sont planifiés individuellement. D'autre part, le programme d'études sera basé sur le système d'enseignement innovant Relearning, dont TECH est un pionnier. Ce système d'apprentissage consiste à répéter des aspects clés pour garantir la maîtrise de ses différents aspects.

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Ce Mastère spécialisé en Deep Learning contient le programme le plus complet et le plus actualisé du marché. Ses caractéristiques sont les suivantes:

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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, 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.  

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Ce Mastère spécialisé offrira aux étudiants un large éventail de techniques de Deep Learning, ce qui élèvera leurs horizons professionnels à un niveau supérieur. Pour ce faire, le parcours académique approfondira le codage des modèles d'apprentissage profond. Ainsi, les diplômés seront en mesure de traduire efficacement les algorithmes et les architectures des réseaux neuronaux profonds. L'entraînement des réseaux neuronaux profonds sera couvert en détail, ainsi que la visualisation des résultats et l'évaluation des modèles d'apprentissage. Les étudiants analyseront également les principaux Modèles Transformers, afin de les manipuler pour générer des traductions automatiques.

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Module 1. Fondements mathématiques 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

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

3.1. Apprentissage profond

3.1.1. Types d'apprentissage profond
3.1.2. Applications de l'apprentissage profond
3.1.3. Avantages et Inconvénients de l'apprentissage profond

3.2. Opérations

3.2.1. Somme
3.2.2. Produit
3.2.3. Transfert

3.3. Couches

3.3.1. Couche d'entrée
3.3.2. Couche cachée
3.3.3. Couche de sortie

3.4. Liaison des couches et opérations

3.4.1. Conception des architectures
3.4.2. Connexion entre les couches
3.4.3. Propagation vers l'avant

3.5. Construction du premier réseau neuronal

3.5.1. Conception du réseau
3.5.2. Établissement des poids
3.5.3. Entraînement du réseau

3.6. Entraîneur et optimiseur

3.6.1. Sélection de l'optimiseur
3.6.2. Établissement d'une fonction de perte
3.6.3. Établissement d'une métrique

3.7. Application des principes des réseaux neuronaux

3.7.1. Fonctions d'Activation
3.7.2. Propagation à rebours
3.7.3. Paramétrage

3.8. Des neurones biologiques aux neurones artificiels

3.8.1. Fonctionnement d'un neurone biologique
3.8.2. Transfert de connaissances aux neurones artificiels
3.8.3. Établissement de relations entre les deux

3.9. Mise en œuvre du MLP (Perceptron Multicouche) avec Keras

3.9.1. Compilation du modèle
3.9.2. Formation au modèle

3.10. Hyperparamètres de Fine tuning des Réseaux Neuronaux 

3.10.1. Sélection de la fonction d'activation
3.10.2. Réglage du learning rate
3.10.3. Réglage des poids

Module 4. Entraînement de Réseaux neuronaux profonds

4.1. Problèmes de gradient

4.1.1. Techniques d'optimisation du gradient
4.1.2. Gradients stochastiques
4.1.3. Techniques d'initialisation des poids

4.2. Réutilisation des couches pré-entraînées

4.2.1. Entraînement par transfert d'apprentissage
4.2.2. Extraction de caractéristiques
4.2.3. Apprentissage profond

4.3. Optimisateurs

4.3.1. Optimiseurs stochastiques à descente de gradient
4.3.2. Optimiseurs Adam et RMSprop
4.3.3. Optimiseurs de moment

4.4. Programmation du taux de d'apprentissage

4.4.1. Contrôle automatique du taux d'apprentissage
4.4.2. Cycles d'apprentissage
4.4.3. Termes de lissage

4.5. Surajustement

4.5.1. Validation croisée
4.5.2. Régularisation
4.5.3. Mesures d'évaluation

4.6. Lignes directrices pratiques

4.6.1. Conception de modèles
4.6.2. Sélection des métriques et des paramètres d'évaluation
4.6.3. Tests d'hypothèses

4.7. Transfer Learning

4.7.1. Entraînement par transfert d'apprentissage
4.7.2. Extraction de caractéristiques
4.7.3. Apprentissage profond

4.8. Data Augmentation

4.8.1. Transformation d’image
4.8.2. Génération de données synthétiques
4.8.3. Transformation de texte

4.9. Application pratique du Transfer Learning

4.9.1. Entraînement par transfert d'apprentissage
4.9.2. Extraction de caractéristiques
4.9.3. Apprentissage profond

4.10. Régularisation

4.10.1. L1 et L2
4.10.2. Régularisation par entropie maximale
4.10.3. Dropout

Module 5. Personnaliser les modèles et l’entraînement avec TensorFlow

5.1. TensorFlow

5.1.1. Utilisation de la bibliothèque TensorFlow
5.1.2. Entraînement des modèles avec TensorFlow
5.1.3. Opérations avec les graphes dans TensorFlow

5.2. TensorFlow et NumPy

5.2.1. Environnement de calcul NumPy pour TensorFlow
5.2.2. Utilisation des tableaux NumPy avec TensorFlow
5.2.3. Opérations NumPy pour les graphes TensorFlow

5.3. Personnalisation des modèles et des algorithmes d'apprentissage

5.3.1. Construire des modèles personnalisés avec TensorFlow
5.3.2. Gestion des paramètres d'entraînement
5.3.3. Utilisation de techniques d'optimisation pour l'entraînement

5.4. Fonctions et graphiques TensorFlow

5.4.1. Fonctions avec TensorFlow
5.4.2. Utilisation des graphes pour l'apprentissage des modèles
5.4.3. Optimisation des graphes avec les opérations TensorFlow

5.5. Chargement des données et prétraitement avec TensorFlow

5.5.1. Chargement des données d'ensembles avec TensorFlow
5.5.2. Prétraitement des données avec TensorFlow
5.5.3. Utilisation des outils TensorFlow pour la manipulation des données

5.6. L'API tf.data

5.6.1. Utilisation de l'API tf.data pour le traitement des données
5.6.2. Construction des flux de données avec tf.data
5.6.3. Utilisation de l'API tf.data pour l’entrainement des modèles

5.7. Le format TFRecord

5.7.1. Utilisation de l'API TFRecord pour la sérialisation des données
5.7.2. Chargement de fichiers TFRecord avec TensorFlow
5.7.3. Utilisation des fichiers TFRecord pour l'entraînement des modèles

5.8. Couches de prétraitement Keras

5.8.1. Utilisation de l'API de prétraitement Keras
5.8.2. Construire un prétraitement en pipeline avec Keras
5.8.3. Utilisation de l'API de prétraitement Keras pour l’entrainement des modèles

5.9. Le projet TensorFlow Datasets

5.9.1. Utilisation de TensorFlow Datasets pour le chargement des données
5.9.2. Prétraitement des données avec TensorFlow Datasets
5.9.3. Utilisation de TensorFlow Datasets pour l’entrainement des modèles

5.10. Construire une application de Deep Learning avec TensorFlow. Application Pratique

5.10.1. Construction d'une application de Deep Learning avec TensorFlow
5.10.2. Entraînement des modèles avec TensorFlow
5.10.3. Utilisation de l'application pour la prédiction des résultats

Module 6. Deep Computer Vision avec les Réseaux Neuronaux Convolutifs

6.1. L’Architecture Visual Cortex

6.1.1. Fonctions du cortex visuel
6.1.2. Théorie de la vision computationnelle
6.1.3. Modèles de traitement des images

6.2. Couches convolutives

6.2.1. Réutilisation des poids dans la convolution
6.2.2. Convolution 2D
6.2.3. Fonctions d'Activation

6.3. Couches de regroupement et implémentation des couches de regroupement avec Keras

6.3.1. Pooling et Striding
6.3.2. Flattening
6.3.3. Types de Pooling

6.4. Architecture du CNN

6.4.1. Architecture du VGG
6.4.2. Architecture AlexNet
6.4.3. Architecture ResNet

6.5. Mise en œuvre d'un CNN ResNet-34 à l'aide de Keras

6.5.1. Initialisation des poids
6.5.2. Définition de la couche d'entrée
6.5.3. Définition de la sortie

6.6. Utilisation de modèles Keras pré-entraînés

6.6.1. Caractéristiques des modèles pré-entraînés
6.6.2. Utilisations des modèles pré-entraînés
6.6.3. Avantages des modèles pré-entraînés

6.7. Modèles pré-entraînés pour l'apprentissage par transfert

6.7.1. Apprentissage par transfert
6.7.2. Processus d'apprentissage par transfert
6.7.3. Avantages de l'apprentissage par transfert

6.8. Classification et localisation en Deep Computer Vision

6.8.1. Classification des images
6.8.2. Localisation d'objets dans les images
6.8.3. Détection d'objets

6.9. Détection et suivi d'objets

6.9.1. Méthodes de détection d'objets
6.9.2. Algorithmes de suivi d'objets
6.9.3. Techniques de suivi et de localisation

6.10. Segmentation sémantique

6.10.1. Apprentissage profond pour la segmentation sémantique
6.10.2. Détection des bords
6.10.3. Méthodes de segmentation basées sur des règles

Module 7. Traitement de séquences à l'aide de RNN (Réseaux Neuronaux Récurrents) et de CNN (Réseaux Neuronaux Convolutifs)

7.1. Neurones et couches récurrentes

7.1.1. Types de neurones récurrents
7.1.2. Architecture d'une couche récurrente
7.1.3. Applications des couches récurrentes

7.2. Formation des Réseaux Neuronaux Récurrents (RNN)

7.2.1. Backpropagation dans le temps (BPTT)
7.2.2. Gradient stochastique descendant
7.2.3. Régularisation dans l'apprentissage des RNN

7.3. Évaluation des modèles RNN

7.3.1. Mesures d'évaluation
7.3.2. Validation croisée
7.3.3. Réglage des hyperparamètres

7.4. RNN pré-entraînés

7.4.1. Réseaux pré-entraînés
7.4.2. Transfert de l'apprentissage
7.4.3. Réglage fin

7.5. Prévision d'une série temporelle

7.5.1. Modèles statistiques pour la prévision
7.5.2. Modèles de séries temporelles
7.5.3. Modèles basés sur des réseaux neuronaux

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

7.6.1. Analyse en composantes principales
7.6.2. Analyse en grappes
7.6.3. Analyse de corrélation

7.7. Traitement des longues séquences

7.7.1. Long Short-Term Memory (LSTM)
7.7.2. Gated Recurrent Units (GRU)
7.7.3. Convolutionnels 1D

7.8. Apprentissage de séquences partielles

7.8.1. Méthodes d'apprentissage en profondeur
7.8.2. Modèles génératifs
7.8.3. Apprentissage par renforcement

7.9. Application Pratique des RNN et CNN

7.9.1. Traitement du langage naturel
7.9.2. Reconnaissance des formes
7.9.3. Vision par ordinateur

7.10. Différences dans les résultats classiques

7.10.1. Méthodes classiques vs RNN
7.10.2. Méthodes classiques vs CNN
7.10.3. Différence de temps d'apprentissage

Module 8. Traitement du langage naturel (NLP) avec les Réseaux Récurrents Naturels (NNN) et l'Attention

8.1. Génération de texte à l'aide de RNN

8.1.1. Formation d'un RNN pour la génération de texte
8.1.2. Génération de langage naturel avec RNN
8.1.3. Applications de génération de texte avec RNN

8.2. Création d'ensembles de données d'entraînement

8.2.1. Préparation des données pour l'entraînement des RNN
8.2.2. Stockage de l'ensemble de données de formation
8.2.3. Nettoyage et transformation des données

8.3. Analyse des Sentiments

8.3.1. Classement des opinions avec RNN
8.3.2. Détection des problèmes dans les commentaires
8.3.3. Analyse des sentiments à l'aide d'algorithmes d'apprentissage profond

8.4. Réseau encodeur-décodeur pour la traduction automatique neuronale

8.4.1. Formation d'un RNN pour la traduction automatique
8.4.2. Utilisation d'un réseau encoder-decoder pour la traduction automatique
8.4.3. Améliorer la précision de la traduction automatique avec les RNN

8.5. Mécanismes de l’attention

8.5.1. Application de mécanismes de l’attention avec les RNN
8.5.2. Utilisation de mécanismes d'attention pour améliorer la précision des modèles
8.5.3. Avantages des mécanismes d'attention dans les réseaux neuronaux

8.6. Modèles Transformers

8.6.1. Utilisation des modèles Transformers pour le traitement du langage naturel
8.6.2. Application des modèles Transformers pour la vision
8.6.3. Avantages des modèles Transformers

8.7. Transformers pour la vision

8.7.1. Utilisation des modèles Transformers pour la vision
8.7.2. Prétraitement des données d'imagerie
8.7.3. Entrainement d’un modèle Transformers pour la vision

8.8. Bibliothèque de Transformers de Hugging Face

8.8.1. Utilisation de la bibliothèque de Transformers de Hugging Face
8.8.2. Application de la bibliothèque de Transformers de Hugging Face
8.8.3. Avantages de la bibliothèque de Transformers de Hugging Face

8.9. Autres bibliothèques de Transformers. Comparaison

8.9.1. Comparaison entre les bibliothèques de Transformers
8.9.2. Utilisation de bibliothèques de Transformers
8.9.3. Avantages des bibliothèque de Transformers

8.10. Développement d'une Application NLP avec RNN et Atención Application Pratique

8.10.1. Développer une application du traitement du langage naturel à l'aide de RNN et de l'attention
8.10.2. Utilisation des RNN, des mécanismes de soins et des modèles Transformers dans l'application
8.10.3. Évaluation de l'application pratique

Module 9. Autoencodeurs, GAN et Modèles de Diffusion

9.1. Représentation des données efficaces

9.1.1. Réduction de la dimensionnalité
9.1.2. Apprentissage profond
9.1.3. Représentations compactes

9.2. Réalisation de PCA avec un codeur automatique linéaire incomplet

9.2.1. Processus d'apprentissage
9.2.2. Implémentation Python
9.2.3. Utilisation des données de test

9.3. Codeurs automatiques empilés

9.3.1. Réseaux neuronaux profonds
9.3.2. Construction d'architectures de codage
9.3.3. Utilisation de la régularisation

9.4. Auto-encodeurs convolutifs

9.4.1. Conception du modèle convolutionnels
9.4.2. Entrainement de modèles convolutionnels
9.4.3. Évaluation des résultats

9.5. Suppression du bruit des codeurs automatiques

9.5.1. Application de filtres
9.5.2. Conception de modèles de codage
9.5.3. Utilisation de techniques de régularisation

9.6. Codeurs automatiques dispersés

9.6.1. Augmentation de l'efficacité du codage
9.6.2. Minimiser le nombre de paramètres
9.6.3. Utiliser des techniques de régularisation

9.7. Codeurs automatiques variationnels

9.7.1. Utilisation de l'optimisation variationnelle
9.7.2. Apprentissage profond non supervisé
9.7.3. Représentations latentes profondes

9.8. Génération d'images MNIST à la mode

9.8.1. Reconnaissance des formes
9.8.2. Génération d'images
9.8.3. Entraînement de Réseaux neuronaux profonds

9.9. Réseaux adversaires génératifs et modèles de diffusion

9.9.1. Génération de contenu à partir d'images
9.9.2. Modélisation des distributions de données
9.9.3. Utilisation de réseaux contradictoires

9.10. Application des modèles Application Pratique

9.10.1. Implémentation des modèles
9.10.2. Utilisation de données réelles
9.10.3. Évaluation des résultats

Module 10. Reinforcement Learning

10.1. Optimisation des récompenses et recherche de politiques

10.1.1. Algorithmes d'optimisation des récompenses
10.1.2. Processus de recherche de politiques
10.1.3. Apprentissage par renforcement pour l'optimisation des récompenses

10.2. OpenAI

10.2.1. Environnement OpenAI Gym
10.2.2. Création d'environnements OpenAI
10.2.3. Algorithmes d'apprentissage par renforcement OpenAI

10.3. Politiques des réseaux neuronaux

10.3.1. Réseaux neuronaux convolutionnels pour la recherche de politiques
10.3.2. Politiques d'apprentissage profond
10.3.3. Extension des politiques de réseaux neuronaux

10.4. Évaluation des actions: le problème de l'allocation des crédits

10.4.1. Analyse de risque pour l'allocation de crédit
10.4.2. Estimation de la rentabilité des crédits
10.4.3. Modèles d'évaluation du crédit basés sur des réseaux neuronaux

10.5. Gradients de politique

10.5.1. Apprentissage par renforcement avec gradients de politique
10.5.2. Optimisation du gradient de politique
10.5.3. Algorithmes de gradient de politique

10.6. Processus de décision de Markov

10.6.1. Optimisation des processus de décision de Markov
10.6.2. Apprentissage par renforcement pour les processus de décision de Markov
10.6.3. Modèles de processus de décision de Markov

10.7. Apprentissage par différence temporelle et Q-Learning

10.7.1. Application des différences temporelles à l'apprentissage
10.7.2. Application du Q-Learning à l'apprentissage
10.7.3. Optimisation des paramètres du Q-Learning

10.8. Application du Deep Q-Learning et des variantes du Deep Q-Learning

10.8.1. Construction de réseaux neuronaux profonds pour Deep Q-Learning
10.8.2. Application du Deep Q-Learning
10.8.3. Variations du Deep Q- Learning

10.9. Algorithmes de Reinforment Learning

10.9.1. Algorithmes d'apprentissage par renforcement
10.9.2. Algorithmes d'apprentissage par récompense
10.9.3. Algorithmes d'apprentissage par punition

10.10. Conception d'un environnement d'apprentissage par renforcement Application Pratique

10.10.1. Conception d'un environnement d'apprentissage par renforcement
10.10.2. Application d'un algorithme d'apprentissage par renforcement
10.10.3. Évaluation d'un algorithme d'apprentissage par renforcement

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