Voulez-vous devenir un ingénieur d' élite ? Ce programme vous fera passer au niveau supérieur et vous donnera les compétences dont vous avez besoin pour atteindre vos buts et objectifs"

Les autoencodeurs sont largement utilisés pour la réduction de la dimensionnalité dans différentes applications, telles que la reconnaissance vocale, l'identification de modèles d'électroencéphalographie (EEG) et la classification d'images médicales. Ils ont également été utilisés dans des applications de détection d'anomalies dans divers domaines, notamment la maintenance prédictive, la cybersécurité et la détection des fraudes. En ce sens, l'utilisation de modèles de diffusion peut améliorer les performances des modèles Deep Learning en permettant la diffusion d'informations dans l'ensemble du réseau. En outre, les GAN peuvent être utilisés pour améliorer la qualité des images, car ils génèrent des images plus réalistes et plus détaillées que les techniques conventionnelles.

Dans ce contexte, le certificat en Autoencodeurs, GANs et Modèles de Diffusion en Apprentissage Profond répond au besoin de former des professionnels à la création de propositions avancées dans ces domaines. Ainsi, le programme aborde l'architecture des réseaux neuronaux, les fonctions de perte et les méthodes d'optimisation, ainsi que des techniques spécialisées telles que la génération d'images, la réduction de la dimensionnalité et la simulation de processus stochastiques. En outre, il s'adapte aux besoins des étudiants, offrant la flexibilité d'un format 100 % en ligne, ce qui leur permet d'apprendre à leur propre rythme et selon leur emploi du temps.

De même, le certificat en Autoencodeurs, GANs et Modèles de diffusion en apprentissage profond utilise la méthodologie Relearning, qui facilite l'application des concepts théoriques à des cas industriels réels et, par conséquent, le développement de compétences plus solides pour le monde du travail. Il constitue donc un excellent choix pour les ingénieurs qui souhaitent se spécialiser dans les algorithmes de réseaux de neurones pour le traitement des signaux, des images et des séquences temporelles et se tenir au courant de leurs méthodes et de leurs utilisations.

Vous apprendrez en profondeur les techniques les plus innovantes en matière de réduction de la dimensionnalité et de génération de représentations compactes"

Ce certificat en Autoencodeurs, GAN et Modèles de Diffusion du Deep Learning contient le programme académique le plus complet et le plus actuel du marché. Les principales caractéristiques sont les suivantes: 

• Le développement d'études de cas présentées par des experts de  deep learning
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques avec lesquels ils sont conçus fournissent des informations sanitaires essentielles à la pratique professionnelle
• Les 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

Du débruitage des codeurs automatiques à la construction de réseaux adversaires génératifs, vous acquerrez des compétences avancées et vous vous préparerez à relever les défis les plus complexes dans ce domaine" 

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, 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 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 Mastère Spécialisé. Pour ce faire, l’étudiant sera assisté d'un innovant système de vidéos interactives, créé par des experts reconnus.

Non seulement vous apprendrez les techniques les plus innovantes, mais vous appliquerez également ces connaissances dans des situations réelles par le biais de projets pratiques grâce à cette précieuse qualification"

Grâce à une méthodologie innovante et pratique, vous acquerrez les compétences les plus avancées en matière de représentation des données, de génération de contenu et de débruitage des encodeurs automatiques"

L'objectif principal de ce programme TECH est de permettre au diplômé de maîtriser l'art de la représentation efficace des données au moyen de techniques d'apprentissage profond, en effectuant une réduction de la dimensionnalité et en générant des représentations compactes. Par conséquent, ce diplôme est conçu pour fournir à l'ingénieur de solides connaissances sur la manière d'effectuer une ACP avec un codeur automatique linéaire incomplet, de l'implémenter en Python et d'utiliser des données de test pour évaluer ses performances. En outre, vous acquerrez des connaissances de pointe en matière de codeurs automatiques empilés, de réseaux neuronaux profonds et de construction d'architectures de codage, et vous utiliserez des techniques de régularisation pour optimiser leurs performances. 

Devenez un leader dans le domaine du Deep Learning avec des compétences avancées en optimisation variationnelle et en apprentissage profond non supervisé"

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
• 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

• 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

Vous maîtriserez l'utilisation des techniques de codage clairsemé grâce à cette qualification en ligne unique"