Un programme 100 % en ligne qui vous fournit les techniques d'Apprentissage Profond les plus efficaces pour résoudre des problèmes réels et développer des solutions innovantes"

Le Deep Learning s'applique à une grande diversité de domaines tels que la Robotique, la Vision par Ordinateur et le Traitement du Langage Naturel. Actuellement, la mise en œuvre de ces techniques avancées est de plus en plus demandée dans différents domaines de travail. Parmi eux, le secteur du marketing se distingue, car les outils de Deep Learning offrent à ces entreprises de multiples avantages. Par exemple, ils sont utilisés pour analyser de grands ensembles de données sur les clients afin d'identifier des segments d'audience plus précis. Ainsi, les entreprises sont en mesure de personnaliser leurs stratégies et leurs messages afin de répondre aux besoins spécifiques de chaque public. 

Face à cette réalité, TECH crée un certificat avancé qui fournira aux experts une connaissance approfondie des applications de Deep Learning. Le programme d'études est conçu pour doter les étudiants des outils les plus avancés et les plus efficaces pour l'entraînement des Réseaux Neuronaux. À cette fin, le programme d'études examinera les neurones et l'architecture des couches récurrentes. Le programme se penchera également sur les modèles Transformers pour le traitement du langage naturel, permettant aux diplômés d'obtenir des performances supérieures dans une variété de tâches telles que la génération de textes fluides. 

Pour réaliser cette mise à jour, TECH fournit de multiples ressources pédagogiques basées sur des pilules multimédias, des simulations d'études de cas et des lectures spécialisées pour que les étudiants bénéficient d'un apprentissage dynamique. En outre, les étudiants n'auront pas à investir un grand nombre d'heures d'étude, car la méthode Relearning les aidera à consolider les concepts les plus importants d'une manière beaucoup plus simple. Les professionnels disposent ainsi d'une option académique de qualité, parfaitement compatible avec leurs responsabilités quotidiennes, puisqu'ils peuvent planifier individuellement leur emploi du temps et leurs évaluations. Tout ce dont vous avez besoin pour accéder au Campus Virtuel, c'est d'un appareil électronique doté d'un accès à l'internet, y compris votre téléphone portable.

Vous maîtriserez l'outil Transformers de Hugging Face pour le transfert d'apprentissage. Et en seulement 6 mois avec ce certificat avancé!" 

Ce certificat avancé en Applications 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 Applications 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 approfondirez votre compréhension de l'analyse des sentiments avec des algorithmes de Deep Learning pour la surveillance des réseaux sociaux"  

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 maîtriserez la construction d'architectures de codage et serez capable d'extraire automatiquement des caractéristiques significatives des données”

La méthodologie révolutionnaire du Relearning de TECH vous offrira la flexibilité d'organiser votre rythme d'étude en fonction de vos circonstances” 

À l'issue de ce diplôme universitaire, les diplômés élargiront leurs horizons professionnels en devenant des spécialistes du Deep Learning. En maîtrisant l'architecture des neurones récurrents et des couches, les étudiants appliqueront ces principes aux algorithmes de Deep Learning pour permettre aux machines d'apprendre automatiquement. En outre, ils seront en mesure d'exécuter une application pratique de traitement du langage naturel avec des Réseaux Neuronaux Récurrents. En outre, ils mettront en œuvre des techniques avancées d'analyse des composantes principales dans leurs projets à l'aide d'un codeur automatique linéaire incomplet. 

Vous acquerrez des compétences en Deep Learning qui sont très demandées pour vous distinguer dans un secteur technologique de plus en plus mondialisé"

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. Traitement de séquences à l'aide de RNN et de CNN

• Analyser l'architecture des neurones récurrents et des couches
• Examiner les différents algorithmes d'apprentissage pour l'apprentissage des modèles RNN

Module 2. Traitement du Langage Naturel NLP avec les RNN et l'Attention

• 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

Module 3. Autoencodeurs, GAN et Modèles de Diffusion

• Appliquer les techniques de PCA avec un autoencodeur linéaire incomplet
• Utiliser des autoencodeurs convolutifs et variationnels pour améliorer leurs résultats des autoencoders 

Avec TECH, vous serez au fait des dernières avancées technologiques et tendances dans le domaine de Réseaux Neuronaux"