Un certificat conçu pour vous permettre d'acquérir de nouvelles compétences et de tirer le meilleur parti d'outils tels que Keras et TensorFlow”

Selon une étude récente menée par la communauté scientifique, plus de 60% des entreprises utilisent actuellement l'Intelligence Artificielle et 85% d'entre elles la considèrent comme un investissement prioritaire dans leur stratégie économique. Cela souligne l'importance de la spécialisation des travailleurs dans ce domaine pour qu'ils puissent effectuer leur travail quotidien avec une efficacité maximale. L'un des profils professionnels les plus recherchés par les organisations est celui d'ingénieur spécialisé en Deep Learning. Ces professionnels construisent des architectures de Réseaux Neuronaux qui imitent le fonctionnement du cerveau humain, afin d'identifier des modèles et de générer des prédictions à partir de grands volumes de données.  

En réponse à cette demande, TECH lance un certificat en Réseaux Neuronaux en Deep Learning. Conçu par des experts de premier plan dans ce domaine, le plan d'études permettra aux étudiants de s'immerger dans le processus de construction de ces architectures. À cette fin, le matériel pédagogique abordera en détail des concepts essentiels allant de la connexion entre les différentes couches à l'entraînement du réseau. Les étudiants examineront les principes les plus pertinents des Réseaux Neuronaux, ce qui leur permettra d'incorporer des fonctions d'activation, la rétropropagation et même l'ajustement des paramètres dans les modèles. En outre, grâce au programme d'études, les diplômés seront en mesure d'utiliser efficacement l'outil Keras pour réaliser des tâches telles que l'implémentation du Perceptron Multicouche. 

Il convient de noter que la formation universitaire est basée sur la méthode révolutionnaire Relearning, dont TECH est l'un des pionniers. Ce système d'enseignement garantit que les étudiants assimilent le contenu de l'enseignement d'une manière agile, progressive et naturelle. De plus, comme il s'agit d'une formation 100% en ligne, les étudiants peuvent s'engager dans une expérience éducative depuis le confort de leur domicile. Ils n'auront besoin que d'un appareil électronique qui puisse accéder à Internet pour entrer dans le Campus Virtuel, où, en plus du plan d'études, ils trouveront une bibliothèque pleine de ressources sous différents formats (tels que des résumés interactifs et des lectures spécialisées) pour renforcer leurs connaissances de manière dynamique. 

Vous cherchez un diplôme universitaire compatible avec vos responsabilités quotidiennes? Ce programme s'adaptera à votre emploi du temps et à votre rythme d'apprentissage”

Ce certificat en Réseaux Neuronaux 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 en Deep Learning
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques de l'ouvrage fournissent des informations sportives 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

Vous manipulerez habilement l'hyperparamètre Learning Rate pour contrôler l'ampleur des ajustements apportés aux poids du modèle”

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.  

Grâce à la méthode Relearning utilisée par TECH, vous consoliderez les concepts clés de manière naturelle et progressive afin de garantir le succès de votre apprentissage”

Vous pourrez télécharger la totalité du plan d'études dès le premier jour, afin que vous puissiez le consulter à tout moment, même sur votre smartphone” 

Grâce à ce certificat en Réseaux Neuronaux en Deep Learning les diplômés renouvelleront leurs connaissances dans ce domaine tout en obtenant de nouvelles compétences qui élargiront leurs horizons professionnels. Ils concevront également des architectures neuronales avancées qui apprendront à partir des données et s'adapteront à des tâches spécifiques. D'autre part, ils disposeront des ressources nécessaires pour faire face aux obstacles qui surgissent lors de l'exécution de leurs différentes tâches. Ainsi, les professionnels proposeront des solutions innovantes dans de nombreux domaines tels que la vision par ordinateur, la médecine, la robotique ou la finance.

Vous maîtriserez les clés du Deep Learning et apprendrez toutes ses applications pour augmenter votre visibilité professionnelle dans une industrie technologique en plein essor”

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
• Étayer les concepts clés et les 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 profonds

Objectifs spécifiques

• Développer la règle de la chaîne pour calculer les dérivées des fonctions imbriquées
• Analyser comment de nouvelles fonctions sont créées à partir de fonctions existantes et comment les dérivées sont calculées
• Examiner le concept Backward Pass et comment les dérivées des fonctions vectorielles sont appliquées à l'apprentissage automatique
• Apprendre à utiliser TensorFlow pour construire des modèles personnalisés
• Comprendre comment charger et traiter des données à l'aide des outils TensorFlow
• Fondamentaliser les concepts clés du traitement du langage naturel NLP avec les RNN et les mécanismes d'attention
• Explorer les fonctionnalités des bibliothèques de transformateurs Hugging Face et d'autres outils de traitement du langage naturel pour les appliquer aux problèmes de vision
• Apprendre à construire et à entraîner des modèles d'autoencodeurs, des GAN et des modèles de diffusion
  
  

Vous atteindrez vos objectifs académiques d'une manière confortable, en évitant les longs trajets vers les établissements éducatifs grâce à la modalité 100% en ligne de TECH”