Acquérir aujourd'hui des connaissances dans le domaine des technologies quantiques fera de vous un leader de la programmation dans un avenir proche"

La formation d'un modèle à partir de zéro implique de disposer d'une grande quantité d'informations préalablement cataloguées, soit environ 10 000 photos de chacun des types à différencier. Cela prend des heures pour obtenir de bons résultats. Pour ces cas, des modèles précédemment formés peuvent être utilisés comme point de départ, en utilisant la ressource Transfer Learning. Ce certificat avancé examine les modèles de réseaux actuellement disponibles, afin de faciliter la formation de modèles à l'aide de cette technique. 

Le diplômé analysera les principaux cas d'utilisation qui existent pour la vision par ordinateur : classification, détection d'objets, identification d'objets et suivi d'objets. Par exemple, Google utilise ces algorithmes pour pouvoir effectuer des recherches à partir d'images Facebook, par exemple, les utilise pour identifier et marquer automatiquement les personnes figurant sur une photo. 

Ces dernières années, l'informatique quantique a progressé rapidement, tant en théorie qu'en pratique, et avec elle, l'espoir d'un impact potentiel sur les applications réelles. Un domaine d'intérêt majeur, dans lequel l'informatique quantique s'avère la plus efficace, est celui du Machine Learning et de son application à des problèmes proactifs, prédictifs et prescriptifs du monde réel.
 
Ce programme analyse dans quelles situations un avantage quantique pourrait être obtenu, dans le contexte de l'analyse avancée et de l'intelligence artificielle, pour le monde de l'ingénierie. L'objectif de ce certificat avancé est de montrer les avantages que les technologies quantiques actuelles et futures peuvent apporter à l'apprentissage automatique, en se concentrant sur les algorithmes qui posent des difficultés aux ordinateurs numériques classiques, tels que les modèles basés sur des noyaux, l'optimisation et les réseaux convolutifs. 

Comme il s'agit d'une université 100% en ligne, l'étudiant n'est pas conditionné par des horaires fixes ou la nécessité de se déplacer vers un autre lieu physique. En utilisant un appareil avec un accès à Internet, vous pouvez consulter le riche contenu qui vous aidera à acquérir les techniques de l'informatique quantique pour atteindre l'élite du secteur informatique. Tout cela, à tout moment de la journée, en combinant votre vie professionnelle et personnelle avec votre vie académique, à votre propre rythme.  

Cette formation vous permettra de faire progresser votre carrière de manière confortable"

Ce certificat avancé en Vision Artificielle et Informatique Quantique contient le programme d’éducation le plus complet et le plus récent du marché. Ses principales caractéristiques sont

• Le développement d'études de cas présentées par des experts en Vision Artificielle et Informatique Quantique 
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques avec lesquels il est conçu, fournissent informations pratiques sur les disciplines essentielles à la pratique professionnelle. 
• Des exercices pratiques , où le processus d'auto-évaluation peut être réalisé , pour améliorer l'apprentissage 
• Il met l'accent sur les méthodologies innovantes  
• Des cours théoriques, des questions à l'expert, des forums de discussion sur des sujets controversés et un travail de réflexion individuel 
• Il est possible d'accéder aux contenus depuis tout appareil fixe ou portable doté d'une connexion à internet. 

Vous êtes face à un marché émergent où il sera primordial d'obtenir les bonnes connaissances et les bons conseils en matière d'informatique quantique, afin de tirer parti des évolutions" 

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 axée sur l'apprentissage par les problèmes, grâce auquel le professionnel doit essayer de résoudre les différentes situations de pratique professionnelle qui se présentent tout au long du cours académique. Pour ce faire, il sera assisté d'un système vidéo interactif , innovant créé par des experts reconnus.

Vous examinerez les modèles de réseau actuellement disponibles pour vous aider à former votre modèle, en appliquant la technique de Transfer Learning''

Vous verrez les avantages que les technologies quantiques actuelles et futures peuvent apporter à l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur les algorithmes"

Le certificat avancé en Vision Artificielle et Informatique Quantique est orienté vers une approche du sujet d'un point de vue pratique. De cette façon, les étudiants obtiennent un sentiment de sécurité , qui leur permettra d'être plus efficaces dans leur pratique quotidienne. L'application directe des connaissances acquises dans des projets réels est une valeur professionnelle ajoutée que très peu de professionnels spécialisés dans les technologies de l'information et de la communication peuvent offrir. C'est précisément ce qui rend ce certificat avancé unique sur le marché, car les informaticiens qui le suivront seront des professionnels uniques dans leur secteur. 

Vous font des immergé dans les technologies les plus pertinentes qui joueront un rôle majeur dans les avancées technologiques des prochaines années" 

Objectifs généraux

• Analysez comment un ordinateur est capable d'identifier une image 
• Déterminer comment fonctionne la couche de convolution et comment fonctionne le Transfer Learning 
• Identifier les différents types d'algorithmes principalement utilisés en vision par ordinateur
• Démontrer les différences entre l'informatique quantique et l'informatique classique 
• Analyser les fondements mathématiques de l'informatique quantique 
• Déterminer les principaux opérateurs quantiques et développer des circuits quantiques opérationnels 
• Analyser les avantages de l'informatique quantique dans des exemples de résolution de problèmes de "type" quantique 
• Développer et démontrer les avantages de l'informatique quantique dans des exemples de résolution d'applications (jeux, exemples, programmes) 
• Démontrer les différents types de projets réalisables avec les techniques classiques de Machine Learning et l'état de l'art de l'informatique quantique 
• Développer les concepts clés des états quantiques en tant que généralisation des distributions de probabilité classiques, et être ainsi capable de décrire des systèmes quantiques à plusieurs états
• Analyser comment coder l'information classique dans les systèmes quantiques
• Déterminer le concept de "méthodes à noyau", commun aux algorithmes classiques du Machine Learning 
• Développer et mettre en œuvre des algorithmes d'apprentissage pour les modèles ML classiques dans les modèles quantiques, tels que PCA, SVM, réseaux neuronaux, etc.
• Mettre en œuvre des algorithmes d'apprentissage pour les modèles DL dans les modèles quantiques, tels que les GAN

Objectifs spécifiques

Module 1. I+D+I.A. Computer Vision. Identification et suivi des objets

• Analyser ce qu'est la vision par ordinateur 
• Déterminer les tâches typiques de la vision par ordinateur 
• Analyser, étape par étape, comment fonctionne la convolution et comment fonctionne le Transfer Learning 
• Identifier les mécanismes dont nous disposons pour créer des images modifiées à partir des nôtres afin de fournir davantage de données d'entraînement 
• Compiler les tâches typiques qui peuvent être réalisées avec la vision par ordinateur 
• Examiner les cas d'utilisation commerciale de la vision par ordinateur 

Module 2. Quantum Computing. Un Nouveau Modèle de Calcul  

• Analyser la nécessité de l'informatique quantique et identifier les différents types d'ordinateurs quantiques actuellement disponibles 
• Préciser les principes fondamentaux de l'informatique quantique et ses caractéristiques 
• Examiner les applications de l'informatique quantique, ses avantages et ses inconvénients 
• Déterminer les principes fondamentaux des algorithmes quantiques et de leurs mathématiques internes 
• Examiner l'espace de Hilbert à 2n dimensions, les états de n-Qubits, les portes quantiques et leur réversibilité 
• Démontrer la Téléportation Quantique 
• Analyser l'algorithme de Deutsch, l'algorithme de Shor et l'algorithme de Grover 
• Développer des exemples d'applications avec des algorithmes quantiques 

Module 3. Quantum Machine Learning. L'intelligence artificielle (IA) du futur 

• Analyser les paradigmes de l'informatique quantique pertinents pour l'apprentissage automatique 
• Examiner les différents algorithmes ML disponibles dans l'informatique quantique, tant supervisés que non supervisés 
• Déterminer les différents algorithmes DL disponibles dans l'informatique quantique 
• Fondamentaliser l'utilisation de la transformée de Fourier quantique dans l'intégration de repères pour les modèles ML quantiques ainsi que pour la sélection des caractéristiques 
• Développer des algorithmes quantiques purs pour résoudre des problèmes d'optimisation 
• Générer des connaissances spécialisées sur les algorithmes hybrides (calcul quantique et calcul classique), pour résoudre les problèmes d'apprentissage 
• Mettre en œuvre des algorithmes d'apprentissage sur des ordinateurs quantiques 
• Établir le statut actuel du QML et son avenir immédiat

Développer une vision hautement spécialisée, qui vous permettra de vous concentrer sur des projets technologiques avancés"