Spécialisez-vous dans les différentes applications du Deep Learning afin de contribuer à la transformation technologique de la société” 

Le Deep Learning a permis de faire progresser des domaines tels que la Vision par Ordinateur, le traitement du Langage Naturel et la Robotique. Actuellement, l'application de ces techniques est de plus en plus demandée dans différents secteurs tels que la Médecine, l'Ingénierie, le Marketing ou la Sécurité, entre autres. Par exemple, en Médecine, le Deep Learning s'est avéré très utile dans la détection anticipée de maladies grâce à l'analyse d'images médicales. En Marketing, il peut être utilisé pour faire des prédictions précises sur le comportement des consommateurs et personnaliser les offres. 

Ce ne sont là que quelques exemples qui illustrent l'importance de la spécialisation dans ce domaine. C'est ainsi qu'a été conçu le Certificat avancé en Applications du Deep Learning, un programme qui vise à préparer des professionnels capables d'utiliser ces techniques dans différents contextes. Le diplôme se compose de modules qui abordent les applications les plus populaires du Deep Learning et les étudiants seront mis à jour dans la conception et la formation des réseaux neuronaux récurrents, des Autoencodeurs, des GAN et des Modèles de Diffusion, entre autres points clés. 

En outre, le diplôme utilise la méthodologie pédagogique Relearning pour assimiler les concepts plus rapidement. De même, la flexibilité dans l'organisation des ressources académiques permet aux étudiants d'adapter leur temps d'étude à leurs besoins personnels et professionnels. Et toujours entièrement en ligne.

Vous développerez des compétences très recherchées pour exceller dans un secteur de plus en plus mondial tel que le Deep Learning”   

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 des 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 
• 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 

Gagnez un avantage concurrentiel sur le marché du travail en générant du texte à l'aide de réseaux neuronaux récurrents”   

Le corps enseignant du programme englobe des spécialistes réputés dans le domaine et qui apportent à ce programme l'expérience de leur travail, ainsi que des spécialistes reconnus dans de grandes sociétés et des 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.

Évaluer de manière experte l'utilisation de réseaux neuronaux pour améliorer la précision des décisions d'un agent"

Mettez en œuvre des algorithmes de renforcement avancés pour améliorer les performances des agents avec ce Certificat avancé''

Le programme du Certificat avancé en Applications du Deep Learning couvre un large spectre académique, allant du Traitement du Langage Naturel au séquences de traitement à l'aide de RNN et CNN. De fait, le programme a été conçu de manière approfondie et détaillée, et s'appuie sur un certain nombre de ressources pédagogiques innovantes qui sont mises à la disposition des étudiants sur le Campus Virtuel du diplôme. Il s'agit notamment de vidéos détaillées, d'études de cas ou de diagrammes interactifs. 

Un programme d'études qui offre une vue d'ensemble des réseaux neuronaux récurrents”  

Module 1. Séquences de traitement à l'aide de RNN ( Réseaux Neuronaux Récurrents) et de CNN ( Réseaux Neuronaux Convolutifs)

1.1. Neurones et couches récurrentes 

1.1.1. Types de neurones récurrents 
1.1.2. Architecture d'une couche récurrente 
1.1.3. Applications des couches récurrentes 

1.2. Formation des Réseaux Neuronaux Récurrents (RNN) 

1.2.1. Backpropagation dans le temps (BPTT) 
1.2.2. Gradient stochastique descendant 
1.2.3. Régularisation dans l'apprentissage des RNN 

1.3. Évaluation des modèles RNN 

1.3.1. Mesures d'évaluation 
1.3.2. Validation croisée
1.3.3. Réglage des hyperparamètres 

1.4. RNN pré-entraînés 

1.4.1. Réseaux pré-entraînés 
1.4.2. Transfert de l'apprentissage 
1.4.3. Réglage fin 

1.5. Prévision d'une série temporelle 

1.5.1. Modèles statistiques pour la prévision 
1.5.2. Modèles de séries temporelles 
1.5.3. Modèles basés sur des réseaux neuronaux 

1.6. Interprétation des résultats de l'analyse des séries chronologiques 

1.6.1. Analyse en composantes principales 
1.6.2. Analyse en grappes 
1.6.3. Analyse de corrélation 

1.7. Traitement des longues séquences 

1.7.1. Long Short-Term Memory (LSTM) 
1.7.2. Gated Recurrent Units (GRU) 
1.7.3. Convolutionnels 1D 

1.8. Apprentissage de séquences partielles 

1.8.1. Méthodes d'apprentissage en profondeur 
1.8.2. Modèles génératifs 
1.8.3. Apprentissage par renforcement 

1.9. Application Pratique des RNN et CNN 

1.9.1. Traitement du langage naturel 
1.9.2. Reconnaissance des formes 
1.9.3. Vision par ordinateur 

1.10. Différences dans les résultats classiques 

1.10.1. Méthodes classiques vs RNN 
1.10.2. Méthodes classiques vs CNN 
1.10.3. Différence de temps d'apprentissage

Module 2. Traitement du langage naturel (NLP) avec les Réseaux Récurrents Naturels (NNN) et l'Attention

2.1. Génération de texte à l'aide de RNN 

2.1.1. Formation d'un RNN pour la génération de texte 
2.1.2. Génération de langage naturel avec RNN 
2.1.3. Applications de génération de texte avec RNN 

2.2. Création d'ensembles de données d'entraînement 

2.2.1. Préparation des données pour l'entraînement des RNN 
2.2.2. Stockage de l'ensemble de données de formation 
2.2.3. Nettoyage et transformation des données 

2.3. Analyse des Sentiments 

2.3.1. Classement des opinions avec RNN 
2.3.2. Détection des problèmes dans les commentaires 
2.3.3. Analyse des sentiments à l'aide d'algorithmes d'apprentissage profond 

2.4. Réseau encodeur-décodeur pour la traduction automatique neuronale 

2.4.1. Formation d'un RNN pour la traduction automatique 
2.4.2. Utilisation d'un réseau encoder-decoder pour la traduction automatique 
2.4.3. Améliorer la précision de la traduction automatique avec les RNN 

2.5. Mécanismes de l’attention 

2.5.1. Application de mécanismes de l’attention avec les RNN 
2.5.2. Utilisation de mécanismes d'attention pour améliorer la précision des modèles 
2.5.3. Avantages des mécanismes d'attention dans les réseaux neuronaux 

2.6. Modèles Transformers 

2.6.1. Utilisation des modèles Transformers pour le traitement du langage naturel 
2.6.2. Application des modèles Transformers pour la vision 
2.6.3. Avantages des modèles Transformers 

2.7. Transformers pour la vision 

2.7.1. Utilisation des modèles Transformers pour la vision 
2.7.2. Prétraitement des données d'imagerie 
2.7.3. Entrainement d’un modèle Transformers pour la vision 

2.8. Bibliothèque de Transformers de Hugging Face 

2.8.1. Utilisation de la bibliothèque de Transformers de Hugging Face 
2.8.2. Application de la bibliothèque de Transformers de Hugging Face 
2.8.3. Avantages de la bibliothèque de Transformers de Hugging Face 

2.9. Autres bibliothèques de Transformers. Comparaison 

2.9.1. Comparaison entre les bibliothèques de Transformers 
2.9.2. Utilisation de bibliothèques de Transformers 
2.9.3. Avantages des bibliothèque de Transformers 

2.10. Développement d'une Application NLP avec RNN et l’Atention Application Pratique 

2.10.1. Développer une application du traitement du langage naturel à l'aide de RNN et de l'attention 
2.10.2. Utilisation des RNN, des mécanismes de soins et des modèles Transformers dans l'application 
2.10.3. Évaluation de l'application pratique 

Module 3. Autoencodeurs, GAN et Modèles de Diffusion 

3.1. Représentation des données efficaces 

3.1.1. Réduction de la dimensionnalité 
3.1.2. Apprentissage profond 
3.1.3. Représentations compactes 

3.2. Réalisation de PCA avec un codeur automatique linéaire incomplet 

3.2.1. Processus d'apprentissage 
3.2.2. Implémentation Python 
3.2.3. Utilisation des données de test 

3.3. Codeurs automatiques empilés 

3.3.1. Réseaux neuronaux profonds 
3.3.2. Construction d'architectures de codage 
3.3.3. Utilisation de la régularisation 

3.4. Auto-encodeurs convolutifs 

3.4.1. Conception du modèle convolutionnels 
3.4.2. Entrainement de modèles convolutionnels 
3.4.3. Évaluation des résultats 

3.5. Suppression du bruit des codeurs automatiques 

3.5.1. Application de filtres 
3.5.2. Conception de modèles de codage 
3.5.3. Utilisation de techniques de régularisation 

3.6. Codeurs automatiques dispersés 

3.6.1. Augmentation de l'efficacité du codage 
3.6.2. Minimiser le nombre de paramètres 
3.6.3. Utiliser des techniques de régularisation 

3.7. Codeurs automatiques variationnels 

3.7.1. Utilisation de l'optimisation variationnelle 
3.7.2. Apprentissage profond non supervisé 
3.7.3. Représentations latentes profondes 

3.8. Génération d'images MNIST à la mode 

3.8.1. Reconnaissance des formes 
3.8.2. Génération d'images 
3.8.3. Entraînement de Réseaux neuronaux profonds 

3.9. Réseaux adversatifs génératifs et modèles de diffusion 

3.9.1. Génération de contenu à partir d'images 
3.9.2. Modélisation des distributions de données 
3.9.3. Utilisation de réseaux contradictoires 

3.10. Application des modèles Application Pratique 

3.10.1. Implémentation des modèles 
3.10.2. Utilisation de données réelles 
3.10.3. Évaluation des résultats

Profitez de cette opportunité pour vous entourer de professionnels experts et apprendre de leur méthodologie de travail”