Le système exclusif Relearning de TECH vous permettra de mettre à jour vos connaissances et vos compétences en matière d'Architecture du Cortex Visuel de la manière la plus rigoureuse qui soit"

Il existe une infinité de ressources pour le développement et l'entraînement de modèles de Réseaux Neuronaux. À cet égard, Keras est devenu le plus utilisé par les praticiens en raison de sa facilité d'utilisation, de sa flexibilité et de sa compatibilité avec d'autres bibliothèques. Cette bibliothèque open source fournit aux développeurs une interface de programmation d'applications de haut niveau, qui leur permet de construire immédiatement des modèles d'Apprentissage Profond. Elle contribue ainsi à la création de modèles de classification d'images capables d'identifier différents objets dans des clichées. Cela est utile pour des aspects tels que les systèmes de reconnaissance faciale, la classification d'images médicales ou la création d'œuvres d'art génératives.  

Dans ce contexte, TECH met en œuvre un Certificat avancé qui se concentrera sur la Deep Computer Vision avec les Réseaux Neuronaux Convolutifs. À cette fin, l'itinéraire académique sera approfondi dans l’ Entraînement à l'apprentissage par transfert, en prêtant attention à des facteurs tels que les techniques d'initialisation des poids et les termes de lissage. De cette manière, les diplômés tireront profit des connaissances antérieures acquises par les modèles pré-entraînés pour améliorer les performances de nouvelles tâches d'apprentissage automatique. La formation abordera également la construction d'une application de Deep Learning en utilisant TensorFlow et NumPy. Cela permettra aux professionnels d'utiliser ces outils de manière optimale dans des domaines tels que la prédiction de performance. 

Le diplôme universitaire sera enseigné 100% en ligne, sur une plateforme d'étude virtuelle qui n'est pas régie par des horaires prédéfinis. En outre, chaque étudiant aura la possibilité d'autogérer sa progression de manière personnalisée à tout moment, 24 heures sur 24. L'une des caractéristiques les plus distinctives de la méthodologie est le processus d'apprentissage que TECH utilise dans tous ses programmes: le Relearning. Ce système d'enseignement favorisera l'acquisition de compétences de manière rapide et flexible en s'appuyant sur l'analyse de contenus théoriques et l'exemplification de cas basés sur le contexte réel de la profession.

Vous serez équipé pour contribuer à l'avancement des connaissances dans le domaine de l'Apprentissage Profond par la recherche et le développement de nouveaux algorithmes" 

Ce Certificat avancé en Réseaux Neuronaux et Entraînement 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 Réseaux Neuronaux et Entraînement 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
• 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

Vous optimiserez vos compétences dans la conception de modèles d'Apprentissage Profond pour générer des solutions de projet efficaces"

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.   

Vous maîtriserez l'environnement de calcul NumPy et effectuerez des opérations numériques sur des tableaux multidimensionnels”

Vous aurez accès à une bibliothèque multimédia pleine de contenu dynamique qui améliorera votre apprentissage d'une manière plus visuelle”  

Cette formation est conçue par des experts dans le domaine des Réseaux Neuronaux et de l'Apprentissage Profond, dans le but de vous fournir une perspective complète sur ces sujets. Le cursus analysera en détail l'entraînement des réseaux neuronaux multicouches, allant des techniques d'optimisation du gradient à la sélection des métriques et des paramètres d'évaluation. Les diplômés optimiseront leurs paramètres internes pour effectuer des tâches spécifiques avec une précision et une généralisation élevées. Les diplômés optimiseront leurs paramètres internes pour effectuer des tâches spécifiques avec une précision et une généralisation élevées. Le syllabus se penchera également sur l’utilisation correcte de TensorFlow, l’un des logiciels les plus efficaces pour la construction et l’entraînement de modèles d’apprentissage automatique. 

Vous vous engagerez dans un processus de développement professionnel qui vous permettra d’acquérir des compétences avancées pour exceller dans le domaine de la Vision Artificielle" 

Module 1. Entraînement de réseaux neuronaux profonds

1.1. Problèmes de gradient

1.1.1. Techniques d'optimisation du gradient
1.1.2. Gradients stochastiques
1.1.3. Techniques d'initialisation des poids

1.2. Réutilisation des couches pré-entraînées

1.2.1. Entraînement par transfert d'apprentissage
1.2.2. Extraction de caractéristiques
1.2.3. Apprentissage profond

1.3. Optimisateurs

1.3.1. Optimiseurs stochastiques à descente de gradient
1.3.2. Optimiseurs Adam et RMSprop
1.3.3. Optimiseurs de moment

1.4. Programmation du taux de d'apprentissage

1.4.1. Contrôle automatique du taux d'apprentissage
1.4.2. Cycles d'apprentissage
1.4.3. Termes de lissage

1.5. Surajustement

1.5.1. Validation croisée
1.5.2. Régularisation
1.5.3. Mesures d'évaluation

1.6. Lignes directrices pratiques

1.6.1. Conception de modèles
1.6.2. Sélection des métriques et des paramètres d'évaluation
1.6.3. Tests d'hypothèses

1.7. Transfer Learning

1.7.1. Entraînement par transfert d'apprentissage
1.7.2. Extraction de caractéristiques
1.7.3. Apprentissage profond

1.8. Data Augmentation

1.8.1. Transformation d’image
1.8.2. Génération de données synthétiques
1.8.3. Transformation de texte

1.9. Application pratique du Transfer Learning

1.9.1. Entraînement par transfert d'apprentissage
1.9.2. Extraction de caractéristiques
1.9.3. Apprentissage profond

1.10. Régularisation

1.10.1. L1 et L2
1.10.2. Régularisation par entropie maximale
1.10.3. Dropout

Module 2. Personnaliser les modèles et l’entraînement avec TensorFlow

2.1. TensorFlow

2.1.1. Utilisation de la bibliothèque TensorFlow
2.1.2. Entraînement des modèles avec TensorFlow
2.1.3. Opérations avec les graphes dans TensorFlow

2.2. TensorFlow et NumPy

2.2.1. Environnement de calcul NumPy pour TensorFlow
2.2.2. Utilisation des tableaux NumPy avec TensorFlow
2.2.3. Opérations NumPy pour les graphes TensorFlow

2.3. Personnalisation des modèles et des algorithmes d'apprentissage

2.3.1. Construire des modèles personnalisés avec TensorFlow
2.3.2. Gestion des paramètres d'entraînement
2.3.3. Utilisation de techniques d'optimisation pour l'entraînement

2.4. Fonctions et graphiques TensorFlow

2.4.1. Fonctions avec TensorFlow
2.4.2. Utilisation des graphes pour l'apprentissage des modèles
2.4.3. Optimisation des graphes avec les opérations TensorFlow

2.5. Chargement des données et prétraitement avec TensorFlow

2.5.1. Chargement des données d'ensembles avec TensorFlow
2.5.2. Prétraitement des données avec TensorFlow
2.5.3. Utilisation des outils TensorFlow pour la manipulation des données

2.6. L'API tf.data

2.6.1. Utilisation de l'API tf.data pour le traitement des données
2.6.2. Construction des flux de données avec tf.data
2.6.3. Utilisation de l'API tf.data pour l’entrainement des modèles

2.7. Le format TFRecord

2.7.1. Utilisation de l'API TFRecord pour la sérialisation des données
2.7.2. Chargement de fichiers TFRecord avec TensorFlow
2.7.3. Utilisation des fichiers TFRecord pour l'entraînement des modèles

2.8. Couches de prétraitement Keras

2.8.1. Utilisation de l'API de prétraitement Keras
2.8.2. Construire un prétraitement en pipeline avec Keras
2.8.3. Utilisation de l'API de prétraitement Keras pour l’entrainement des modèles

2.9. Le projet TensorFlow Datasets

2.9.1. Utilisation de TensorFlow Datasets pour le chargement des données
2.9.2. Prétraitement des données avec TensorFlow Datasets
2.9.3. Utilisation de TensorFlow Datasets pour l’entrainement des modèles

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

2.10.1. Construction d'une application de Deep Learning avec TensorFlow
2.10.2. Entraînement des modèles avec TensorFlow
2.10.3. Utilisation de l'application pour la prédiction des résultats

Module 3. Deep Computer Vision avec les Réseaux Neuronaux Convolutifs

3.1. L’Architecture Visual Cortex

3.1.1. Fonctions du cortex visuel
3.1.2. Théorie de la vision computationnelle
3.1.3. Modèles de traitement des images

3.2. Couches convolutives

3.2.1. Réutilisation des poids dans la convolution
3.2.2. Convolution 2D
3.2.3. Fonctions d'Activation

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

3.3.1. Pooling et Striding
3.3.2. Flattening
3.3.3. Types de Pooling

3.4. Architecture du CNN

3.4.1. Architecture du VGG
3.4.2. Architecture AlexNet
3.4.3. Architecture ResNet

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

3.5.1. Initialisation des poids
3.5.2. Définition de la couche d'entrée
3.5.3. Définition de la sortie

3.6. Utilisation de modèles Keras pré-entraînés

3.6.1. Caractéristiques des modèles pré-entraînés
3.6.2. Utilisations des modèles pré-entraînés
3.6.3. Avantages des modèles pré-entraînés

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

3.7.1. Apprentissage par transfert
3.7.2. Processus d'apprentissage par transfert
3.7.3. Avantages de l'apprentissage par transfert

3.8. Classification et localisation en Deep Computer Vision

3.8.1. Classification des images
3.8.2. Localisation d'objets dans les images
3.8.3. Détection d'objets

3.9. Détection et suivi d'objets

3.9.1. Algorithmes de suivi d'objets
3.9.2. Techniques de suivi et de localisation

3.10. Segmentation sémantique

3.10.1. Apprentissage profond pour la segmentation sémantique
3.10.2. Détection des bords
3.10.3. Méthodes de segmentation basées sur des règles

Cette formation vous permettra de propulser votre carrière et de devenir un véritable expert en Deep Learning"