Grâce à ce certificat avancé, vous appliquerez à vos projets les méthodes d'optimisation les plus avancées pour entraîner les Réseaux Neuronaux Profonds"

Le Traitement du Langage Naturel par Deep Learning a complètement révolutionné la façon dont les ordinateurs comprennent et génèrent le langage humain. Cette technologie a un large éventail d'applications, allant de l'automatisation des tâches textuelles à l'amélioration de la sécurité en ligne. L'un des domaines dans lesquels ces ressources sont le plus largement utilisées est celui des entreprises commerciales. Ainsi, les entreprises intègrent des assistants virtuels tels que des chatbots sur leurs plateformes web afin de résoudre les questions des consommateurs en temps réel. Ainsi, le Deep Learning permet de fournir des réponses pertinentes basées sur le contenu de grandes bases de données.

Dans ce contexte, TECH met en œuvre un certificat avancé qui traitera en profondeur le Traitement du Langage avec les Réseaux Naturels Récurrents. Conçu par des experts dans ce domaine, le programme d'études analysera les clés de la création de l'ensemble de données d'entraînement. En ce sens, les étapes à suivre seront analysées afin que les étudiants puissent effectuer un nettoyage et une transformation corrects de l'information. En outre, le programme se penchera sur l'analyse des sentiments à l'aide d'algorithmes permettant de détecter les opinions émergentes et les tendances. En outre, la formation abordera la construction d'environnements dans OpenAi pour que les diplômés développent et évaluent des algorithmes d'apprentissage par renforcement.  

La méthodologie du programme reflétera le besoin de flexibilité et d'adaptation aux exigences professionnelles contemporaines. Avec un format 100% en ligne, il permettra aux étudiants de progresser dans leur apprentissage sans compromettre leurs responsabilités professionnelles. En outre, l'application du système Relearning, basé sur la réitération des concepts clés, garantit une compréhension profonde et durable. Cette approche pédagogique renforce la capacité des professionnels à appliquer efficacement les connaissances acquises dans leur pratique quotidienne. Par ailleurs, la seule chose dont les étudiants auront besoin pour suivre ce parcours académique sera un appareil avec un accès à Internet.

Vous maîtriserez l'Architecture du Cortex Visuel et vous serez capable de reconstruire des modèles tridimensionnels d'objets en seulement 6 mois grâce à cette formation"  

Ce certificat avancé en Deep Learning Avancé 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 Avancé
• 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 serez en mesure de créer des modèles d'Intelligence Artificielle avec un langage naturel de premier ordre"

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 aux résumés interactifs de chaque sujet, vous consoliderez les concepts de la Saisie 2D d'une manière plus dynamique”

La méthodologie Relearning, dont TECH est un pionnier, vous garantira un processus d'apprentissage graduel et naturel” 

Grâce à ce certificat avancé, les diplômés acquerront des connaissances approfondies dans le domaine du Deep Learning. Ils maîtriseront également les techniques les plus innovantes de Deep Computer Vision pour analyser, traiter et interpréter des images de manière automatique et avec un haut niveau de précision. En outre, ils intégreront le traitement du langage naturel dans leurs projets afin d'automatiser des tâches fastidieuses telles que l'étude de grands volumes de données, la génération de textes ou la traduction. En outre, ils seront équipés des ressources de Deep Learning les plus innovantes pour résoudre avec succès tout obstacle qui se présente lors de l'exécution de leurs tâches respectives.

Vous mettrez en œuvre le Deep Q-Learning dans vos projets pour résoudre des problèmes de prise de décision séquentielle dans des environnements complexes et dynamiques" 

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. Deep Computer Vision avec les Réseaux Neuronaux Convolutifs

• Explorer et comprendre le fonctionnement des couches convolutives et de regroupement pour l'architecture Visual Cortex
• Utiliser des modèles Keras pré-entraînés pour la classification, la localisation, la détection et le suivi d'objets, et la segmentation sémantique

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. Reinforcement Learning

• Évaluer l'utilisation de réseaux neuronaux pour améliorer la précision des décisions d'un agent
• Mettre en œuvre différents algorithmes de stimulation pour améliorer les performances d'un agent

Une formation qui vous permettra d'avancer de manière progressive et complète afin de multiplier vos chances de réussite sur le marché du travail"