Vous maîtriserez le Transfer Learning et optimiserez la performance des modèles dans de nouvelles tâches, grâce à ce programme basé sur le système Relearning"

Le domaine de la Classification d'Images par Vision Artificielle est en constante expansion, car de nouvelles techniques ou de nouveaux outils technologiques visant à optimiser ses processus ne cessent d'émerger. Face à cette situation, les spécialistes ont plus que jamais besoin de rester à la pointe des avancées dans ce domaine. Ils doivent également acquérir des compétences avancées qui leur permettront de les intégrer correctement dans leur pratique quotidienne. Ce n'est qu'ainsi qu'ils pourront offrir à leurs clients et aux entreprises des solutions innovantes qui répondent à leurs besoins.

C'est pourquoi TECH met en place un certificat en Certificat Réseaux Convolutifs et Classification d'Images en Vision Artificielle qui abordera les avancées les plus récentes dans cette discipline. Le diplôme universitaire approfondira les considérations pratiques pour l'entraînement des CCN, en abordant des facteurs tels que la sélection de l'optimiseur. En outre, le programme d'études analysera en profondeur les principales pratiques de Deep Learning afin de permettre aux étudiants d'améliorer les performances des modèles en permettant d'affiner leurs couches. Le cursus insistera également sur l'importance de tester le pipeline d'apprentissage, à la fois pour identifier les défaillances et pour valider la reproductibilité des résultats. 

Il est à noter que, s'agissant d'une formation 100% en ligne, les étudiants auront la facilité de pouvoir la suivre où et quand ils le souhaitent. En ce sens, ils n'auront besoin que d'un appareil électronique avec accès à Internet pour accéder au Campus Virtuel (en utilisant leur propre téléphone portable ou tablette). De cette manière, les étudiants profiteront d'une expérience éducative riche en contenus dynamiques, tels que des résumés interactifs ou des études de cas. Sans aucun doute, il s'agit d'une modalité adaptée à l'époque actuelle, avec toutes les garanties pour que les diplômés profitent des opportunités offertes par un secteur technologique très demandé. Et tout cela avec l'accompagnement d'un corps enseignant composé d'experts en Vision Artificielle, qui résoudront tous les doutes qui peuvent survenir au cours de leur étude.

Une formation conçue pour vous aider à relever les défis actuels et futurs dans le domaine de la Vision Artificielle"

Ce certificat en Certificat Réseaux Convolutifs et Classification d'Images en Vision Artificielle 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 Deep Learning, en informatique et en vision artificielle
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques avec lesquels ils sont conçus fournissent des informations scientifiques et sanitaires 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

L'importance croissante de la Vision Artificielle fait de ce certificat une valeur sûre qui vous permettra d'élargir vos horizons professionnels"

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. 

Un diplôme universitaire qui intègre des cas pratiques en Classification d'Images, qui vous plongera dans la réalité d'une profession pleine d'opportunités"

Un plan d'études adapté à vos besoins et conçu selon la méthode pédagogique la plus efficace: le Relearning"

Avec ce certificat, composé de 150 heures d'enseignement, les diplômés réaliseront une mise à jour efficace de leurs connaissances des Certificat Réseaux Convolutifs et Classification d'Images en Vision Artificielle. Ils intégreront également les derniers développements dans ce domaine technologique dans leurs procédures quotidiennes. Ainsi, ils manipuleront habilement des outils technologiques de pointe destinés à la formation des CNN et à l'évaluation statistique des données. En outre, les professionnels seront hautement préparés à fournir des solutions innovantes et créatives pour exceller dans l'industrie numérique.

Vous maîtriserez les Formations Modèles afin d'accroître votre visibilité professionnelle sur un marché en constante évolution"

Objectifs généraux

• Développer des réseaux neuronaux convolutifs
• Analyser les mesures et outils existants
• Parcourir le pipeline d'un réseau de classification d'image
• Proposer des méthodes d'inférence

Objectifs spécifiques

• Générer une expertise sur les réseaux neuronaux convolutifs
• Établir des paramètres d'évaluation
• Analyser les performances des CNN pour la classification d'images
• Évaluer le Data Augmentation
• Proposer des techniques pour éviter le Overfitting
• Examiner différentes architectures et compiler des méthodes d'inférence

L'avancement professionnel que vous recherchez est désormais à votre portée. Ne la laissez pas passer"