Vous maîtriserez les principaux types de couches CNN et identifierez de plus grandes portions d'images grâce à ce programme 100% en ligne”

Les Réseaux Convolutifs se sont imposés comme un outil polyvalent dans le domaine de la Vision Artificielle. Son importance réside dans sa capacité à analyser, comprendre et traiter des images ou des vidéos de manière automatisée et efficace. Parmi la diversité de ses applications, sa pertinence dans le domaine de l'Authentification Biomédicale se distingue, car il analyse les caractéristiques faciales uniques d'une personne et les compare à une base de données pour vérifier son identité. Ceci est indispensable dans des aspects tels que la sécurité des aéroports ou le contrôle d'accès dans les bâtiments, entre autres.  

Dans ce contexte, TECHdéveloppe un certificat avancé qui abordera de manière exhaustive le Deep Learning appliqué à la Vision Artificielle. Le programme d'études se penchera sur l'utilisation du Machine Learning, compte tenu de son importance pour la reconnaissance de modèles et l'exécution de tâches d'analyse spécifiques. Le programme couvrira également l'ensemble du cycle de création d'un Réseau Neural, en accordant une attention particulière à son entraînement et à sa validation. En outre, les étudiants apprendront les stratégies les plus avancées en matière de Détection et de Suivi d'Objets. Dans cette optique, ils mettront en œuvre des mesures d'évaluation de pointe, notamment l'Intersection Over Union ou le Score de Confiance. 

D'autre part, pour consolider la maîtrise du contenu, ce diplôme universitaire applique le système révolutionnaire du Relearning. TECH est un pionnier dans l'utilisation de ce modèle 
d'enseignement, qui favorise l'assimilation de concepts complexes par la réitération naturelle et progressive de ceux-ci. De cette manière, les étudiants n'ont pas à recourir 
à des techniques complexes telles que la mémorisation traditionnelle. Dans cette optique, le programme utilise également du matériel sous différents formats tels que des infographies, des résumés interactifs et des vidéos explicatives. Tout cela dans un mode pratique 100 % en ligne, qui permet aux étudiants d'adapter leur emploi du temps en fonction de leurs responsabilités et de leur situation personnelle..    

Approfondissez les Métriques d'Évaluation des Algorithmes de Suivi grâce à TECH, la meilleure université numérique du monde selon Forbes”  

Ce certificat avancé enDeep Learning Appliqué à la Vision par Ordinateur contient le programme éducatif 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 deep learning, en informatique et en vision par ordinateur
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques avec lesquels ils sont conçus fournissent des informations scientifiques et sanitaires essentielles à la pratique professionnelle
• Des exercices pratiques où le processus d'auto-évaluation peut être utilisé 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 au contenu à partir de n'importe quel appareil fixe ou portable doté d'une connexion Internet

Vous voulez devenir un expert en Machine Learning ? Réalisez-le en seulement 6 mois grâce à ce programme innovant”  

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

Actualisez vos connaissances en matière de Détection des Objets grâce à un contenu multimédia innovant” 

Oubliez la mémorisation! Avec le système du Relearning vous intégrerez les concepts de manière naturelle et progressive”  

L'objectif principal de ce certificat avancé est de fournir aux étudiants une vision complète duDeep Learning Appliqué à la Vision par Ordinateur. A l'issue de ce diplôme universitaire, les diplômés auront à leur disposition les outils les plus pointus dans ce domaine, afin d'affronter leur pratique professionnelle avec les meilleures techniques. Ainsi, les professionnels pourront développer des projets innovants et exclusifs de Vision Artificielle basés sur le Deep Learning. Ils pourront ainsi se différencier de leurs concurrents et devenir de véritables références en matière de l'Apprentissage Automatique. 

Grâce aux méthodes d'aide à l'apprentissage les mieux notées de l'enseignement en ligne, ce Certificat Avancé vous permettra d'apprendre de manière fluide, cohérente et efficace”

Objectifs généraux

• Générer des connaissances spécialisées sur le Deep Learning et analyser le pourquoi maintenant
• Présenter les réseaux neuronaux et examiner leur fonctionnement
• Analyser les mesures pour une bonne formation
• Fondamentaux les mathématiques des réseaux neuronaux
• Développer des réseaux neuronaux convolutifs
• Analyser les mesures et outils existants
• Parcourir le pipeline d'un réseau de classification d'image
• Proposer des méthodes d'inférence
• Générer des connaissances spécialisées sur les réseaux neuronaux de détection d'objets et leurs métriques
• Identifier les différentes architectures
• Établir les cas d'utilisation
• Examiner les algorithmes de suivi et leurs métriques

Objectifs spécifiques

Module 1. Apprentissage profond

• Analyser les familles qui composent le monde de l'intelligence artificielle
• Compiler les principaux Frameworks de Deep Learning
• Définir les réseaux neuronaux
• Présenter les méthodes d'apprentissage des réseaux neuronaux
• Fonder les fonctions de coût
• Définir les fonctions d'activation les plus importantes
• Examiner les techniques de régularisation et de normalisation
• Développer des méthodes d'optimisation
• Introduire les méthodes d'initialisation

Module 2. Réseaux convolutifs et classification d'images

• Générer une expertise sur les réseaux neuronaux convolutifs
• Établir des paramètres d'évaluation
• Analyser les performances des CNN pour la classification d'images
• Évaluer le Data Augmentation
• Proposer des techniques pour éviter l’Overfitting
• Examiner les différentes architectures
• Compiler les méthodes d'inférence

Module 3. Détection d'objets

• Analyser le fonctionnement des réseaux de détection d'objets
• Examiner les méthodes traditionnelles
• Détermination des paramètres d'évaluation
• Identifier les principaux jeux de données utilisés sur le marché
• Proposer des architectures du type Two Stage Object Detector
• Analyser les Méthodes de Fine Tunning
• Examiner les différentes architectures Single Shoot
• Établir des algorithmes de suivi des objets
• Appliquer la détection et le suivi des humains
  
  

TECH s'adapte à votre emploi du temps, c'est pourquoi elle a conçu un programme flexible et 100% en ligne”