Vous maîtriserez l'Apprentissage des Modèles Convolutifs pour faire des prédictions d'images précises, grâce à ce Certificat universitaire 100% en ligne"

Dans le contexte du Deep Learning, de nombreuses avancées ont permis d'améliorer la qualité des données et d'ouvrir de nouvelles possibilités de recherche. Parmi elles, les techniques des Autoencoders, GAN et de Modèles de Diffusion se distinguent. Ces 3 modèles ont la capacité de générer des données synthétiques qui ressemblent à des données réelles, ce qui est particulièrement utile dans les cas où l'information réelle est difficile à obtenir. Par exemple, ces outils produisent des images, du texte ou des sons de manière synthétique pour entraîner des modèles d'Apprentissage Automatique.  Des applications dans une multitude de domaines tels que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et même la génération de musique sont notamment évoquées. 

En conséquence, TECH lance un Certificat axé sur les Autoencodeurs, les GAN et les Modèles de Diffusion. Tout au long du cursus, des aspects tels que la construction d'Architectures de codage, la reconnaissance des modèles ou l'utilisation de Réseaux Antagonistes Génératifs seront examinés. Les diplômés disposeront ainsi des procédures les plus innovantes pour développer des données synthétiques et améliorer la qualité des données. Le programme d'études approfondira également les particularités des Réseaux Neuronaux Profonds, afin que les professionnels puissent traiter de grands volumes de données dans divers domaines et optimiser l'efficacité des solutions intelligentes.

Ce Certificat est enseigné dans un mode entièrement en ligne, de sorte que les étudiants n'auront pas à faire des déplacements quotidiens inconfortables vers un centre académique. En même temps, il utilise la méthodologie révolutionnaire Relearning, qui favorise l'acquisition de connaissances par les étudiants à leur propre rythme d'étude, sans limites d'enseignement externes.  Il dispose également d'une grande variété de contenus didactiques qui combinent des contenus textuels et multimédias, afin que les étudiants puissent choisir celui qui convient le mieux à leurs préférences pédagogiques. 

Vous aspirez à vous spécialiser dans la Modélisation de la Distribution des Données? Grâce à ce programme, vous y parviendrez en seulement 150 heures"  

Ce Certificat en Autoencodeurs, GAN et Modèles de Diffusion 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 Autoencodeurs, GAN et en Modèles de Diffusion en Deep Learning
• 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
• Il est possible d'accéder aux contenus depuis tout appareil fixe ou portable doté d'une connexion à internet

Vous mettrez en œuvre des techniques de pointe dans vos modèles afin d'en améliorer les performances et la généralisation"

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 vous plongerez dans la construction d'Architectures de Codage et vous alimenterez des modèles d'apprentissage automatique pour des tâches multiples”

Cette formation vous permettra d'apprendre de manière théorique et pratique avec des systèmes d'apprentissage virtuels, afin que vous puissiez développer votre travail avec une garantie de résultats fructueux”

Le matériel didactique qui compose ce Certificat permettra aux étudiants d'acquérir de solides connaissances en Autoencodeurs, GAN et Modèles de Diffusion en Deep Learning. Pour ce faire, le programme analysera les clés d'une représentation efficace des données, en abordant des questions telles que la réduction de la dimensionnalité et l'Apprentissage Profond. De même, le programme approfondira la manière d'effectuer une analyse en Composantes Principales avec un codeur automatique linéaire incomplet. Les diplômés identifieront des modèles dans les données et exprimeront ces données en termes de nouvelles variables. Ils apprendront également les Réseaux Antagonistes Génératifs, pour générer de nouvelles informations en utilisant d'autres données d'entrée.

La méthodologie 100% en ligne de TECH vous permettra de bénéficier d'un apprentissage productif et fonctionnel sans quitter votre foyer"

Module 1. Autoencodeurs, GAN et Modèles de Diffusion

1.1. Représentation des données efficaces

1.1.1. Réduction de la dimensionnalité
1.1.2. Apprentissage profond
1.1.3. Représentations compactes

1.2. Réalisation de PCA avec un codeur automatique linéaire incomplet

1.2.1. Processus d'apprentissage
1.2.2. Implémentation Python
1.2.3. Utilisation des données de test

1.3. Codeurs automatiques empilés

1.3.1. Réseaux neuronaux profonds
1.3.2. Construction d'architectures de codage
1.3.3. Utilisation de la régularisation

1.4. Auto-encodeurs convolutifs

1.4.1. Conception du modèle convolutionnels
1.4.2. Entrainement de modèles convolutionnels
1.4.3. Évaluation des résultats

1.5. Suppression du bruit des codeurs automatiques

1.5.1. Application de filtres
1.5.2. Conception de modèles de codage
1.5.3. Utilisation de techniques de régularisation

1.6. Codeurs automatiques dispersés

1.6.1. Augmentation de l'efficacité du codage
1.6.2. Minimiser le nombre de paramètres
1.6.3. Utiliser des techniques de régularisation

1.7. Codeurs automatiques variationnels

1.7.1. Utilisation de l'optimisation variationnelle
1.7.2. Apprentissage profond non supervisé
1.7.3. Représentations latentes profondes

1.8. Génération d'images MNIST à la mode

1.8.1. Reconnaissance des formes
1.8.2. Génération d'images
1.8.3. Entraînement de Réseaux neuronaux profonds

1.9. Réseaux adversaires génératifs et modèles de diffusion

1.9.1. Génération de contenu à partir d'images
1.9.2. Modélisation des distributions de données
1.9.3. Utilisation de réseaux contradictoires

1.10. Application des modèles Application Pratique

1.10.1. Implémentation des modèles
1.10.2. Utilisation de données réelles
1.10.3. Évaluation des résultats

Vous mettrez à jour vos connaissances grâce à l'expérience des meilleurs professionnels du Deep Learning, ce qui fera de vous un développeur plus compétent. Inscrivez-vous dès maintenant!"