Le système exclusif Relearning de TECH vous permettra de mettre à jour vos connaissances et vos compétences en matière d'Architecture du Cortex Visuel de la manière la plus rigoureuse qui soit"

Il existe une infinité de ressources pour le développement et l'entraînement de modèles de Réseaux Neuronaux. À cet égard, Keras est devenu le plus utilisé par les praticiens en raison de sa facilité d'utilisation, de sa flexibilité et de sa compatibilité avec d'autres bibliothèques. Cette bibliothèque open source fournit aux développeurs une interface de programmation d'applications de haut niveau, qui leur permet de construire immédiatement des modèles d'Apprentissage Profond. Elle contribue ainsi à la création de modèles de classification d'images capables d'identifier différents objets dans des clichées. Cela est utile pour des aspects tels que les systèmes de reconnaissance faciale, la classification d'images médicales ou la création d'œuvres d'art génératives.  

Dans ce contexte, TECH met en œuvre un certificat avancé qui se concentrera sur la Deep Computer Vision avec les Réseaux Neuronaux Convolutifs. À cette fin, l'itinéraire académique sera approfondi dans l’ Entraînement à l'apprentissage par transfert, en prêtant attention à des facteurs tels que les techniques d'initialisation des poids et les termes de lissage. De cette manière, les diplômés tireront profit des connaissances antérieures acquises par les modèles pré-entraînés pour améliorer les performances de nouvelles tâches d'apprentissage automatique. La formation abordera également la construction d'une application de Deep Learning en utilisant TensorFlow et NumPy. Cela permettra aux professionnels d'utiliser ces outils de manière optimale dans des domaines tels que la prédiction de performance. 

Le diplôme universitaire sera enseigné 100% en ligne, sur une plateforme d'étude virtuelle qui n'est pas régie par des horaires prédéfinis. En outre, chaque étudiant aura la possibilité d'autogérer sa progression de manière personnalisée à tout moment, 24 heures sur 24. L'une des caractéristiques les plus distinctives de la méthodologie est le processus d'apprentissage que TECH utilise dans tous ses programmes: le Relearning. Ce système d'enseignement favorisera l'acquisition de compétences de manière rapide et flexible en s'appuyant sur l'analyse de contenus théoriques et l'exemplification de cas basés sur le contexte réel de la profession.

Vous serez équipé pour contribuer à l'avancement des connaissances dans le domaine de l'Apprentissage Profond par la recherche et le développement de nouveaux algorithmes" 

Ce certificat avancé en Réseaux Neuronaux et Entraînement 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 et Entraînement en 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 optimiserez vos compétences dans la conception de modèles d'Apprentissage Profond pour générer des solutions de projet efficaces"

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 l'environnement de calcul NumPy et effectuerez des opérations numériques sur des tableaux multidimensionnels”

Vous aurez accès à une bibliothèque multimédia pleine de contenu dynamique qui améliorera votre apprentissage d'une manière plus visuelle”  

Avec cette expérience d'apprentissage immersive, les diplômés auront à leur disposition une pluralité de connaissances et de compétences pour réaliser un saut de qualité dans le domaine du Deep Learning. Les professionnels auront une solide connaissance de la formation sur les Réseaux Neuronaux Profonds, de sorte qu'ils seront en mesure d'appliquer ses principes aux algorithmes de manière efficace.  En outre, ils maîtriseront des logiciels avancés tels que TensorFlow, conçus pour créer rapidement et facilement différentes architectures de réseaux neuronaux. Tout cela vous permettra de concevoir et d'exécuter des projets d'Intelligence Artificielle avancés pour vous démarquer dans un secteur technologique en constante expansion. 

En seulement 6 mois, vous donnerez à votre carrière le boost technologique dont elle a besoin et offrirez des solutions innovantes aux problèmes de Gradient"

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. Entraînement de Réseaux Neuronaux Profonds

• Analyser les problèmes de gradient et la manière de les éviter
• Déterminer comment réutiliser les couches pré-entraînées pour entraîner les réseaux neuronaux profonds
• Établir comment programmer le taux d'apprentissage pour obtenir les meilleurs résultats

Module 2. Personnaliser les Modèles et l’Entrainement avec TensorFlow

• Déterminer comment utiliser l'API TensorFlow pour définir des fonctions et des tracés personnalisés
• Utiliser fondamentalement l'API tf.data pour charger et prétraiter efficacement les données
• Discuter le projet TensorFlow Datasets et  la manière dont il peut être utilisé pour faciliter l'accès aux ensembles de données prétraitées

Module 3. Deep Computer Vision avec les Réseaux Neuronaux Convolutifs

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

Le matériel didactique de ce diplôme vous permettra d'approfondir votre connaissance de l'Apprentissage par Transfert d'une manière plus visuelle"