Grâce à ce Certificat 100% en ligne, vous maîtriserez les fondements du Deep Learning et concevrez les architectures les plus efficaces pour des tâches spécifiques telles que l'analyse des sentiments"

L'Apprentissage Profond est si polyvalent et offre tant d'applications qu'il est devenu l'une des technologies les plus importantes actuellement. En ce sens, les professionnels utilisent les outils du Deep Learning pour mieux comprendre le comportement des clients et adapter leurs stratégies marketing afin de les fidéliser.  Ces modèles sont également utilisés pour prédire les préférences des consommateurs en se basant sur des aspects tels que l'historique des achats, la navigation sur le site web et même les clics publicitaires. De cette manière, les spécialistes personnalisent les recommandations de produits et les offres pour chaque individu, optimisant ainsi leur expérience tandis que les entreprises augmentent leurs taux de conversion. 

Dans ce scénario, TECH développe un programme pionnier sur les Bases Mathématiques du Deep Learning. Grâce à cette formation, les développeurs acquerront une solide compréhension des algorithmes d'Apprentissage Profond et les mettront en œuvre dans des modèles de réseaux neuronaux. Le programme d'études approfondira des concepts essentiels tels que les dérivées des fonctions linéaires, le Backward Pass et l'optimisation des paramètres. Le programme se concentrera également sur l'utilisation des machines d'Apprentissage Supervisé. Les étudiants nourriront leur pratique avec les modèles les plus innovants à utiliser dans les procédures qui ont des données étiquetées.  Le programme mettra également l'accent sur l'importance de la formation des modèles, en proposant des techniques avancées telles que l'apprentissage en ligne. Grâce à cela, les diplômés s'assureront que leurs appareils apprennent à partir des données afin d'effectuer des activités avec précision.  

En outre, le programme présente la méthodologie révolutionnaire Relearning, basée sur la réitération du contenu clé et de l'expérience, offrant des cas de simulation pour une approche directe des professionnels avec les défis actuels dans le domaine de l'Apprentissage Profond. Les étudiants bénéficieront d'une variété de matériel pédagogique sous différents formats tels que des vidéos interactives, des lectures complémentaires et des exercices pratiques.

Vous maîtriserez l'approche Batch Learning au sein de la meilleure université numérique au monde selon Forbes"  

Ce Certificaten Bases Mathématiques du 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 Bases Mathématiques du 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 maîtriserez les modèles d'Arbres de Décision pour résoudre efficacement une variété de problèmes de classification dans différents domaines"

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.    

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À travers 300 heures d'enseignement, ce diplôme fournira aux étudiants une analyse approfondie sur les Bases Mathématiques du Deep Learning. TAprès avoir abordé des concepts clés allant des fonctions aux dérivées, le programme se concentrera sur l’étape du Backward Pass. Cela permettra aux étudiants d'ajuster les poids du réseau neuronal et d'améliorer les performances du modèle pendant la formation. Le programme analysera également les différents systèmes d'Apprentissage Supervisé, en tenant compte de facteurs tels que la régression linéaire ou les méthodes d'optimisation. Dans ce sens, la formation offrira des techniques de régularisation avancées. 

Vous enrichirez votre pratique professionnelle avec les Métriques d'Évaluation les plus récentes et vous évaluerez l'efficacité des modèles de réseaux neuronaux dans des tâches spécifiques" 

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

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