Maîtrisez l'avenir de la technologie avec ce certificat avancé en Réseaux Neuronaux et Entraînement en Deep Learning” 

L'Intelligence Artificielle est devenue l'une des technologies les plus influentes aujourd'hui, et son utilisation s'est étendue à de nombreux secteurs, des soins de santé à la fabrication en passant par la vente au détail. En ce sens, la formation des réseaux neuronaux artificiels est une composante fondamentale de l'IA et est essentielle pour le développement d'algorithmes complexes capables d'apprendre et de s'améliorer grâce à l'expérience.  

Dans ce contexte, le certificat avancé en Réseaux Neuronaux et Entraînement en Deep Learning est un programme de TECH conçu pour fournir des compétences pratiques dans des technologies de pointe telles que TensorFlow et Keras. Les étudiants se spécialiseront également dans la mise en œuvre de solutions avancées d'apprentissage profond en Python.  

En outre, le diplôme est conçu pour être 100% en ligne, ce qui permet aux étudiants de suivre le programme selon leur propre calendrier. La méthodologie pédagogique Relearning est également un point fort du diplôme, car elle met l'accent sur l'apprentissage par l'expérience et la résolution de problèmes pratiques afin de mieux intérioriser les concepts. Les étudiants bénéficieront également d'une grande flexibilité, grâce à des ressources d'étude dynamiques qu'ils pourront organiser à leur convenance. 

Concevez et entraînez des algorithmes complexes de réseaux neuronaux pour résoudre des problèmes du monde réel. Qu'attendez-vous pour vous inscrire?”   

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 
• Des 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 

Inscrivez-vous à ce certificat avancé et boostez vos compétences dans la construction de modèles d'apprentissage profond et de solutions avancées pour vos projets” 

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.

Plongez dans le monde de l'apprentissage profond et découvrez comment l'Intelligence Artificielle transforme la société” 

Spécialisez-vous en consultant des études de cas dynamiques, des diagrammes interactifs ou des vidéos approfondies sur la formation des réseaux artificiels” 

En s'inscrivant à ce programme éducatif de 450 heures, les étudiants auront l'occasion de développer des compétences et des connaissances qui leur permettront de faire des progrès significatifs dans le domaine du Deep Learning. TECH se concentre donc sur la fourniture d'outils pédagogiques innovants et facilement accessibles pour aider les étudiants à atteindre leurs objectifs. En outre, il dispose d'une équipe de professeurs exceptionnels et reconnus dans le domaine de l'IA, ce qui garantit une préparation de haute qualité. 

Propulsez votre carrière dans l'Informatique en proposant des solutions innovantes aux problèmes de Gradient”  

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 
• Fondamentaux des concepts clés et des 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 

Module 1. Entraînement de Réseaux Neuronaux profonds 

• Analyser les problèmes de gradient et la manière de les éviter 
• Déterminer comment réutiliser les couches pré-entraînées pour entraîner les réseaux neuronaux profonds 
• Établir comment programmer le taux d'apprentissage pour obtenir les meilleurs résultats 

Module 2. Personnaliser les Modèles et l’Entrainement avec TensorFlow 

• Déterminer comment utiliser l'API TensorFlow pour définir des fonctions et des tracés personnalisés 
• Utiliser fondamentalement l'API tf.data pour charger et prétraiter efficacement les données 
• Discuter du projet TensorFlow Datasets et de la manière dont il peut être utilisé pour faciliter l'accès aux ensembles de données prétraitées

Module 3. Deep Computer Vision avec des Réseaux Neuronaux Convolutifs

• Explorer et comprendre le fonctionnement des couches convolutives et de clustering pour l'architecture Visual Cortex 
• Développer des architectures CNN avec Keras 
• Utiliser des modèles Keras pré-entraînés pour la classification, la localisation, la détection et le suivi d'objets, et la segmentation sémantique 

Développe des architectures CNN avec Keras et excelle dans le domaine du Deep Learning”