Révolutionnez le secteur des technologies grâce à ce mastère spécialisé en Deep Learning"

Ces dernières années, l'evolution technologique rapide a rendu la voiture autonome, a permis le diagnostic precoce de enferme- dades graves à l'aide d'appareils d'imagerie de haute précision et la reconnaissance faciale avec des application. Aujourd'hui, ces innovations émergentes cherchent à améliorer la précision des systèmes automatisés et la qualité des résultats obtenus.

Une situation dans laquelle le professionnel de l'informatique joue un rôle décisif, et qui doit avoir une connaissance exhaustive du Deep Learning, et être capable de franchir une nouvelle étape dans la course du secteur à la création d'une véritable Intelligence Artificielle. Pour cette raison, TECH a créé ce mastère spécialisé de 12 mois avec le programme le plus avancé et le plus actuel, élaboré par de véritables experts dans ce domaine.

Ce program a una perspectiva teórica y práctica que ofrece un aprendizaje intensivo de los fundamentos matemáticos, la construcción de los estudios neuronales, la personalización de los modelos y el aprendizaje con TensorFlow. Un contenu riche qui sera beaucoup plus facile à assimiler grâce aux résumés vidéo de chaque sujet, aux vidéos in focus , aux conferences spécialisées et aux études de cas. De plus, grâce au système du Relearning , utilisé par TECH dans todos los programas, vous développerez plus naturellement les connaissances du program, en consolidant plus facilement les nouveaux conceptos et en réduisant les longues heures d'étude.

Esta formación universitaire cette est axée sur les connaissances qui aderont les étudiants à se développer professionnellement, tout en leur permettant de combiner une option académique de premier ordre avec leurs activités quotidiennes. Tout ce dont vous avez besoin, c'est d'un dispositif doté d'une connexion Internet pour accéder à tout moment à ce diplôme, qui est à l'avant-garde du monde académique.

Réussissez vos projets d'IA dans des secteurs tels que l'Automobile, la Finance ou la Médecine grâce à laformation dispensée par TECH"

Ce mastère spécialisé en Deep Learning contient le program académique le plus complet et le plus actuel du marché. Les principales caractéristiques sont les suivantes:

• Le développement d'études de cas présentées par de expertos en Data Engineer et Data Scientist
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques avec lesquels il est conçu, fournissent des informations pratiques sur les disciplinas essentielles à la pratique professionnelle
• Les exercices pratiques d’auto-évaluation pour améliorer l’apprentissage
• Les méthodologies innovantes
• Des cours théoriques, des questiones à l'expert, des forums de debate sur des sujets controversés et un travail de réflexion individuel
• La disponibilité d'accès aux contenus à partir de tout dispositif fixe ou portable doté d'une connexion internet

Explorez les bibliothèques de Transformers et d'autres outils de traitement du langage naturel de Hugging Face pour les appliquer aux problèmes de vision"

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. Ainsi, ils se formeront dans un environnement simulé qui leur permettra d’apprendre en immersion et de s’entrainer dans des situations réelles.

La conception de ce programme est basée sur l'Apprentissage par les Problèmes, grâce auquel le professionnel devra essayer de résoudre les différentes situations de pratique professionnelle qui se présentent tout au long de la formation. Pour ce faire, il sera assisté d'un système vidéo interactif innovant créé par des experts reconnus.

Vous avez accès à un contenu avancé sur le Deep Learning, 24h/24, à partir de n'importe quel dispositif doté d'une connexion internet"

Un mastère spécialisé de 12 mois avec l'application des techniques d'apprentissage avancé sur des problèmes réels"

Les étudiants qui suivent ce cours de 1 500 h de cours auront la possibilité d'acquérir un apprentissage qui augmentera leurs chances de progression dans le secteur technologique, et plus particulièrement dans le développement de l'IA. Cette institution académique met à la disposition des étudiants des outils pédagogiques innovants et facilement accessibles, ainsi qu'un excellent corps enseignant qui résoudra tous les doutes rencontrés au cours du programme d'enseignement, afin d'atteindre plus facilement cet objectif.

Vous acquerrez de solides compétences en matière d'analyse, de résolution de problèmes et de construction d'algorithmes pour perfectionner l'Intelligence Artificielle"

Objectifs généraux

• Acquérir les concepts clés des fonctions mathématiques et de leurs dérivées
• 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
• Comprendre les concepts clés et les principales applications de l'apprentissage profond
• Mettre en œuvre et optimiser les réseaux neuronaux avec Keras
• Développer des connaissances spécialisées sur l'entraînement des réseaux neuronaux profonds
• Analyser les mécanismes d'optimisation et de régularisation nécessaires à l'entraînement des réseaux neuronaux profonds

Objectifs spécifiques

Module 1. Fondements mathématiques Deep Learning

• Développer la règle de la chaîne pour calculer les dérivées des fonctions imbriquées
• Analyser comment de nouvelles fonctions sont créées à partir de fonctions existantes et comment les dérivées sont calculées
• Examiner le concept de Backward Pass et comment les dérivées des fonctions vectorielles sont appliquées à l'apprentissage automatique
• Apprendre à utiliser TensorFlow pour construire des modèles personnalisés
• Comprendre comment charger et traiter des données à l'aide des outils TensorFlow
• Fondamentaliser les concepts clés du traitement du langage naturel NLP avec les RNN et les mécanismes d'attention
• Explorer les fonctionnalités des bibliothèques de transformateurs Hugging Face et d'autres outils de traitement du langage naturel pour les appliquer aux problèmes de vision
• Apprendre à construire et à entraîner des modèles d'autoencodeurs, des GAN et des modèles de diffusion
• Comprendre comment les auto-encodeurs peuvent être utilisés pour coder des données de manière efficace

Module 2. Principes du Deep Learning

• Analyser le fonctionnement de la régression linéaire et la manière dont elle peut être appliquée aux modèles de réseaux neuronaux
• Déterminer les principes fondamentaux de l'optimisation des hyperparamètres pour améliorer les performances des modèles de réseaux neuronaux
• Déterminer comment les performances des modèles de réseaux neuronaux peuvent être évaluées à l'aide de l'ensemble de l'apprentissage et de test

Module 3. Les Réseaux Neuronaux, la base du Deep Learning

• Analyser l'architecture des réseaux neuronaux et les principes de leur fonctionnement
• Déterminer la façon dont les réseaux neuronaux peuvent être appliqués à une variété de problèmes
• Établir la méthode d'optimisation des performances des modèles d'apprentissage profond en réglant les hyperparamètres

Module 4. Formation des Réseaux Neuronaux profonds

• Analyser les problèmes de gradient et la manière de les éviter
• Déterminer comment réutiliser les couches préalablement entraînées pour former des réseaux neuronaux profonds
• Établir la programmation du taux d'apprentissage pour obtenir les meilleurs résultats

Module 5. Personnalisation des Modèles et Entraînements avec TensorFlow

• Déterminer l'utilisation de l'API TensorFlow pour définir des fonctions et des graphiques personnalisés
• Effectuer une utilisation fondamentale de l'API tf.data pour charger et prétraiter les données de manière efficace
• Discuter du projet TensorFlow Datasets et comment il peut être utilisé pour fournir un accès à des ensembles de données prétraitées

Module 6. Deep Computer Vision avec les Réseaux Neuronaux Convolutifs

• Explorer et comprendre le fonctionnement des couches convolutives et de clustering 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

Module 7. Traitement de séquences à l'aide de RNN (Réseaux Neuronaux Récurrents) et de CNN (Réseaux Neuronaux Convolutifs)

• Analyser l'architecture des neurones récurrents et des couches
• Examiner les différents algorithmes d'apprentissage pour l'apprentissage des modèles RNN
• Évaluer les performances des modèles RNN à l'aide de mesures de précision et de sensibilité

Module 8. Traitement du langage naturel (NLP) avec les Réseaux Récurrents Naturels (NNN) et l'Attention

• Générer du texte à l'aide de réseaux neuronaux récurrents
• 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 9. Autoencodeurs, GAN et Modèles de Diffusion

• Appliquer les techniques de PCA avec un autoencodeur linéaire incomplet
• Utiliser des auto-encodeurs convolutifs et variationnels pour améliorer leurs résultats
• Analyser comment les GAN et les modèles de diffusion peuvent générer de nouvelles images réalistes

Module 10. Reinforcement Learning

• Utiliser les gradients pour optimiser la politique d'un agent
• 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

TECH s'adapte à vos besoins professionnels et à vos motivations, c'est pourquoi elle a conçu le programme le plus complet et le plus flexible concernant le Deep Learning"