Vous analyserez les sentiments des consommateurs au moyen d'algorithmes intelligents, avec la rigueur scientifique maximale de TECH: une institution à la pointe de la technologie"

Une nouvelle étude réalisée par des chercheurs prestigieux prévoit que le marché des Réseaux Naturels connaîtra une croissance de 21,5% au cours des prochaines années, atteignant un investissement de 1,02 milliard de dollars. Cela reflète la pertinence de cet aspect de l'Apprentissage Profond dans la société. À ce stade, le développement des architectures neuronales a permis aux ordinateurs de s'entraîner à prendre des décisions éclairées sans intervention humaine, ouvrant ainsi la voie à un large éventail d'applications. Par exemple, les Réseaux Neuronaux Récurrents sont utilisés pour développer des assistants virtuels ou des chatbots, qui interagissent avec les utilisateurs en langage naturel pour leur fournir l'assistance dont ils ont besoin.

Face à cette réalité, TECH lance un certificat en Traitement du Langage Naturel NLP avec RNN. Cette formation permettra aux étudiants d'acquérir les compétences nécessaires pour travailler en tant que spécialistes dans ce domaine, avec un maximum d'efficacité et une qualité optimale des paramètres. Pour cette raison, le programme d'études approfondira la création de l'ensemble de données d'entraînement, ainsi que son stockage approprié. En ce sens, le programme analysera différentes applications des structures neuronales, telles que le Réseau Codeur-Décodeur pour la traduction automatique. Par ailleurs, le matériel pédagogique examinera le traitement des Modèles de Transformateurs afin que les diplômés soient en mesure de saisir les relations complexes dans les séquences de données. 

En ce qui concerne la méthodologie du diplôme universitaire, elle est basée sur le système révolutionnaire d'enseignement fondé sur le Relearning. TECH est un pionnier dans ce modèle d'apprentissage, basé sur la réitération du contenu afin que les étudiants puissent élargir leurs connaissances et leurs compétences d'une manière naturelle, flexible et progressive. La seule chose dont les étudiants ont besoin est un appareil électronique capable de se connecter à Internet, afin d'entrer dans le Campus Virtuel et d'accéder aux ressources académiques les plus dynamiques du marché.

Souhaitez-vous optimiser vos compétences pratiques en matière de programmation? Avec cette formation, vous manipulerez les bibliothèques d'Apprentissage Profond les plus innovantes"   

Ce certificat en Traitement du Langage Naturel NLP avec RNN 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 Traitement du Langage Naturel PNL avec RNN
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques de l'ouvrage fournissent des informations sportives 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 approfondirez l'utilisation des Mécanismes d'Attention, pour améliorer la précision et la robustesse de vos modèles"

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 contrôlerez le Encodeur-Décodeur pour intégrer la traduction automatique neuronale dans vos projets”

TECH est un pionnier de la méthodologie Relearning, qui vous offrira une expérience d'apprentissage flexible et progressive”

Grâce à cette formation, les diplômés acquerront une solide compréhension du fonctionnement des Réseaux Neuronaux Récurrents. Ils doteront également leur pratique d'outils innovants pour construire ces architectures et modéliser les flux de données. Tout au long du programme universitaire, les étudiants acquièrent des compétences pratiques qui les amènent à manipuler correctement la bibliothèque Transformers. De cette manière, les professionnels intégreront dans leurs projets des modèles de pointe en matière de Traitement du Langage Naturel. De même, ils seront hautement qualifiés pour proposer des solutions à des tâches telles que l'analyse des sentiments à l'écrit, pour évaluer les opinions des clients sur les médias sociaux.  

Ce diplôme universitaire stimulera votre carrière en vous dotant des outils nécessaires pour relever les défis d'aujourd'hui en matière de Traitement du Langage Naturel”

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

• Générer du texte à l'aide de réseaux neuronaux récurrents
• Former un réseau encodeur-décodeur pour réaliser une traduction automatique neuronale
• Développer une application pratique du traitement du langage naturel à l'aide de RNN et de l'attention
• Comprendre les limites et les défis du NLP, tels que l'ambiguïté de la langue ou les biais dans les ensembles de données

Des ressources telles que des vidéos explicatives ou des études de cas vous rapprocheront de la réalité de la mise en œuvre des Modèles de Transformation"