Vous maîtriserez le Transfer Learning et optimiserez la performance des modèles dans de nouvelles tâches, grâce à ce programme basé sur le système Relearning"

Le domaine de la Classification d'Images par Vision Artificielle est en constante expansion, car de nouvelles techniques ou de nouveaux outils technologiques visant à optimiser ses processus ne cessent d'émerger. Face à cette situation, les spécialistes ont plus que jamais besoin de rester à la pointe des avancées dans ce domaine. Ils doivent également acquérir des compétences avancées qui leur permettront de les intégrer correctement dans leur pratique quotidienne. Ce n'est qu'ainsi qu'ils pourront offrir à leurs clients et aux entreprises des solutions innovantes qui répondent à leurs besoins.

C'est pourquoi TECH met en place un Certificat en Certificat Réseaux Convolutifs et Classification d'Images en Vision Artificielle qui abordera les avancées les plus récentes dans cette discipline. Le diplôme universitaire approfondira les considérations pratiques pour l'entraînement des CCN, en abordant des facteurs tels que la sélection de l'optimiseur. En outre, le programme d'études analysera en profondeur les principales pratiques de Deep Learning afin de permettre aux étudiants d'améliorer les performances des modèles en permettant d'affiner leurs couches. Le cursus insistera également sur l'importance de tester le pipeline d'apprentissage, à la fois pour identifier les défaillances et pour valider la reproductibilité des résultats. 

Il est à noter que, s'agissant d'une formation 100% en ligne, les étudiants auront la facilité de pouvoir la suivre où et quand ils le souhaitent. En ce sens, ils n'auront besoin que d'un appareil électronique avec accès à Internet pour accéder au Campus Virtuel (en utilisant leur propre téléphone portable ou tablette). De cette manière, les étudiants profiteront d'une expérience éducative riche en contenus dynamiques, tels que des résumés interactifs ou des études de cas. Sans aucun doute, il s'agit d'une modalité adaptée à l'époque actuelle, avec toutes les garanties pour que les diplômés profitent des opportunités offertes par un secteur technologique très demandé. Et tout cela avec l'accompagnement d'un corps enseignant composé d'experts en Vision Artificielle, qui résoudront tous les doutes qui peuvent survenir au cours de leur étude.

Une formation conçue pour vous aider à relever les défis actuels et futurs dans le domaine de la Vision Artificielle"

Ce Certificat en Certificat Réseaux Convolutifs et Classification d'Images en Vision Artificielle 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 Deep Learning, en informatique et en vision artificielle
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques avec lesquels ils sont conçus fournissent des informations scientifiques et sanitaires 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
• La possibilité d'accéder aux contenus depuis n'importe quel appareil fixe ou portable doté d'une connexion internet

L'importance croissante de la Vision Artificielle fait de ce Certificat une valeur sûre qui vous permettra d'élargir vos horizons professionnels"

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, 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. 

Un diplôme universitaire qui intègre des cas pratiques en Classification d'Images, qui vous plongera dans la réalité d'une profession pleine d'opportunités"

Un plan d'études adapté à vos besoins et conçu selon la méthode pédagogique la plus efficace: le Relearning"

Conçu par des références en Vision Artificielle, ce Certificat fournira aux étudiants une solide compréhension des Réseaux Convolutifs et de la Classification d'Images. À cette fin, le programme d'études se penchera sur les CNN Building Blocks, conçus pour capturer et traiter efficacement les caractéristiques hiérarchiques dans les données d'image. Le programme abordera également les principales architectures des réseaux d'apprentissage profond, notamment GoogleLeNet, VGG et Resnet. En outre, la formation encouragera les experts à mettre en œuvre de bonnes pratiques en matière de Deep Learning grâce à des techniques allant du Transfer learning au Fine Tuning et Data Augmentation. 

Vous mettrez en œuvre dans vos procédures de travail les dernières avancées en matière de Classification d'Images par Réseaux Convolutifs" 

Module 1. Réseaux Convolutifs et Classification d'Images

1.1. Réseaux neuronaux convolutifs

1.1.1. Introduction
1.1.2. Convolution
1.1.3. CNN Building Blocks

1.2. Types de bouchons CNN

1.2.1. Convolutionnel
1.2.2. Activation
1.2.3. Normalisation par lots
1.2.4. Polling
1.2.5. Fully connected

1.3. Métriques

1.3.1. Confusion des Matrices
1.3.2. Précision
1.3.3. Précision
1.3.4. Recall
1.3.5. F1 Score
1.3.6. ROC Curve
1.3.7. AUC

1.4. Architectures principales

1.4.1. AlexNet
1.4.2. VGG
1.4.3. Resnet
1.4.4. GoogleLeNet

1.5. Classification des images

1.5.1. Introduction
1.5.2. Analyse des données
1.5.3. Préparations des données
1.5.4. Formation au modèle
1.5.5. Validation du modèle

1.6. Considérations pratiques pour la formation CNN

1.6.1. Sélection de l'optimiseur
1.6.2. Learning Rate Scheduler
1.6.3. Planificateur du taux d'apprentissage
1.6.4. Formation avec régularisation

1.7. Meilleures pratiques en Deep Learning

1.7.1. Transfer Learning
1.7.2. Fine Tuning
1.7.3. Data Augmentation

1.8. Évaluation statistique des données

1.8.1. Nombre d'ensembles de données
1.8.2. Nombre d'étiquettes
1.8.3. Nombre d'images
1.8.4. Équilibrage des données

1.9. Deployment

1.9.1. Sauvegarde et chargement des modèles
1.9.2. Onnx
1.9.3. Inférence

1.10. Cas Pratique: Classification des Images

1.10.1. Analyse et préparation des données
1.10.2. Tester le pipeline de formation
1.10.3    Formation au modèle
1.10.4. Validation du modèle

Vous étudierez à votre rythme, grâce aux facilités offertes par le mode en ligne de TECH. Inscrivez-vous dès maintenant!"