Un programme 100 % en ligne qui vous fournit les techniques d'Apprentissage Profond les plus efficaces pour résoudre des problèmes réels et développer des solutions innovantes"

Le Deep Learning s'applique à une grande diversité de domaines tels que la Robotique, la Vision par Ordinateur et le Traitement du Langage Naturel. Actuellement, la mise en œuvre de ces techniques avancées est de plus en plus demandée dans différents domaines de travail. Parmi eux, le secteur du marketing se distingue, car les outils de Deep Learning offrent à ces entreprises de multiples avantages. Par exemple, ils sont utilisés pour analyser de grands ensembles de données sur les clients afin d'identifier des segments d'audience plus précis. Ainsi, les entreprises sont en mesure de personnaliser leurs stratégies et leurs messages afin de répondre aux besoins spécifiques de chaque public. 

Face à cette réalité, TECH crée un Certificat avancé qui fournira aux experts une connaissance approfondie des applications de Deep Learning. Le programme d'études est conçu pour doter les étudiants des outils les plus avancés et les plus efficaces pour l'entraînement des Réseaux Neuronaux. À cette fin, le programme d'études examinera les neurones et l'architecture des couches récurrentes. Le programme se penchera également sur les modèles Transformers pour le traitement du langage naturel, permettant aux diplômés d'obtenir des performances supérieures dans une variété de tâches telles que la génération de textes fluides. 

Pour réaliser cette mise à jour, TECH fournit de multiples ressources pédagogiques basées sur des pilules multimédias, des simulations d'études de cas et des lectures spécialisées pour que les étudiants bénéficient d'un apprentissage dynamique. En outre, les étudiants n'auront pas à investir un grand nombre d'heures d'étude, car la méthode Relearning les aidera à consolider les concepts les plus importants d'une manière beaucoup plus simple. Les professionnels disposent ainsi d'une option académique de qualité, parfaitement compatible avec leurs responsabilités quotidiennes, puisqu'ils peuvent planifier individuellement leur emploi du temps et leurs évaluations. Tout ce dont vous avez besoin pour accéder au Campus Virtuel, c'est d'un appareil électronique doté d'un accès à l'internet, y compris votre téléphone portable.

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Ce Certificat avancé en Applications du Deep Learning 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 Applications du Deep Learning
• Le contenu graphique, schématique et éminemment pratique de l'ouvrage fournit des informations technologiques et pratiques sur les disciplines 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

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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, 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.  

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Le Certificat avancé en Applications du Deep Learning se concentrera sur le traitement des séquences en utilisant à la fois les Réseaux Neuronaux Récurrents et Convolutifs. Les étudiants examineront l'architecture des couches, ainsi que leurs applications et le backpropagation à travers le temps. Ils se pencheront également sur le traitement du langage naturel afin de générer des textes et des traductions de manière automatisée. De même, le contenu didactique approfondira les modèles de diffusion (y compris les autoencoders et les réseaux adversaires génératifs). Les diplômés seront ainsi en mesure de produire des exemples de données réalistes et de modéliser des distributions de probabilités de manière efficace. 

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Module 1. Traitement de séquences à l'aide de RNN (Réseaux Neuronaux Récurrents) et de CNN (Réseaux Neuronaux Convolutifs)

1.1. Neurones et couches récurrentes

1.1.1. Types de neurones récurrents
1.1.2. Architecture d'une couche récurrente
1.1.3. Applications des couches récurrentes

1.2. Formation des Réseaux Neuronaux Récurrents (RNN)

1.2.1. Backpropagation dans le temps (BPTT)
1.2.2. Gradient stochastique descendant
1.2.3. Régularisation dans l'apprentissage des RNN

1.3. Évaluation des modèles RNN

1.3.1. Mesures d'évaluation
1.3.2. Validation croisée
1.3.3. Réglage des hyperparamètres

1.4. RNN pré-entraînés

1.4.1. Réseaux pré-entraînés
1.4.2. Transfert de l'apprentissage
1.4.3. Réglage fin

1.5. Prévision d'une série temporelle

1.5.1. Modèles statistiques pour la prévision
1.5.2. Modèles de séries temporelles
1.5.3. Modèles basés sur des réseaux neuronaux

1.6. Interprétation des résultats de l'analyse des séries chronologiques

1.6.1. Analyse en composantes principales
1.6.2. Analyse de Cluster
1.6.3. Analyse de corrélation

1.7. Traitement des longues séquences

1.7.1. Long Short-Term Memory (LSTM)
1.7.2. Gated Recurrent Units (GRU)
1.7.3. Convolutionnels 1D

1.8. Apprentissage de séquences partielles

1.8.1. Méthodes d'apprentissage en profondeur
1.8.2. Modèles génératifs
1.8.3. Apprentissage par renforcement

1.9. Application Pratique des RNN et CNN

1.9.1. Traitement du langage naturel
1.9.2. Reconnaissance des formes
1.9.3. Vision par ordinateur

1.10. Différences dans les résultats classiques

1.10.1. Méthodes classiques vs RNN
1.10.2. Méthodes classiques vs CNN
1.10.3. Différence de temps d'apprentissage

Module 2. Traitement du langage naturel (NLP) avec les Réseaux Récurrents Naturels (NNN) et l'Attention

2.1. Génération de texte à l'aide de RNN

2.1.1. Formation d'un RNN pour la génération de texte
2.1.2. Génération de langage naturel avec RNN
2.1.3. Applications de génération de texte avec RNN

2.2. Création d'ensembles de données d'entraînement

2.2.1. Préparation des données pour l'entraînement des RNN
2.2.2. Stockage de l'ensemble de données de formation
2.2.3. Nettoyage et transformation des données

2.3. Analyse des Sentiments

2.3.1. Classement des opinions avec RNN
2.3.2. Détection des problèmes dans les commentaires
2.3.3. Analyse des sentiments à l'aide d'algorithmes d'apprentissage profond

2.4. Réseau encodeur-décodeur pour la traduction automatique neuronale

2.4.1. Formation d'un RNN pour la traduction automatique
2.4.2. Utilisation d'un réseau encoder-decoder pour la traduction automatique
2.4.3. Améliorer la précision de la traduction automatique avec les RNN

2.5. Mécanismes de l’attention

2.5.1. Application de mécanismes de l’attention avec les RNN
2.5.2. Utilisation de mécanismes d'attention pour améliorer la précision des modèles
2.5.3. Avantages des mécanismes d'attention dans les réseaux neuronaux

2.6. Modèles Transformers

2.6.1. Utilisation des modèles Transformers pour le traitement du langage naturel
2.6.2. Application des modèles Transformers pour la vision
2.6.3. Avantages des modèles Transformers

2.7. Transformers pour la vision

2.7.1. Utilisation des modèles Transformers pour la vision
2.7.2. Prétraitement des données d'imagerie
2.7.3. Entrainement d’un modèle Transformers pour la vision

2.8. Bibliothèque de Transformers de Hugging Face

2.8.1. Utilisation de la bibliothèque de Transformers de Hugging Face
2.8.2. Application de la bibliothèque de Transformers de Hugging Face
2.8.3. Avantages de la bibliothèque de Transformers de Hugging Face

2.9. Autres bibliothèques de Transformers. Comparaison

2.9.1. Comparaison entre les bibliothèques de Transformers
2.9.2. Utilisation de bibliothèques de Transformers
2.9.3. Avantages des bibliothèque de Transformers

2.10. Développement d'une Application NLP avec RNN et Atención Application Pratique

2.10.1. Développer une application du traitement du langage naturel à l'aide de RNN et de l'attention
2.10.2. Utilisation des RNN, des mécanismes de soins et des modèles Transformers dans l'application
2.10.3. Évaluation de l'application pratique

Module 3. Autoencodeurs, GAN et Modèles de Diffusion

3.1. Représentation des données efficaces

3.1.1. Réduction de la dimensionnalité
3.1.2. Apprentissage profond
3.1.3. Représentations compactes

3.2. Réalisation de PCA avec un codeur automatique linéaire incomplet

3.2.1. Processus d'apprentissage
3.2.2. Implémentation Python
3.2.3. Utilisation des données de test

3.3. Codeurs automatiques empilés

3.3.1. Réseaux neuronaux profonds
3.3.2. Construction d'architectures de codage
3.3.3. Utilisation de la régularisation

3.4. Auto-encodeurs convolutifs

3.4.1. Conception du modèle convolutionnels
3.4.2. Entrainement de modèles convolutionnels
3.4.3. Évaluation des résultats

3.5. Suppression du bruit des codeurs automatiques

3.5.1. Application de filtres
3.5.2. Conception de modèles de codage
3.5.3. Utilisation de techniques de régularisation

3.6. Codeurs automatiques dispersés

3.6.1. Augmentation de l'efficacité du codage
3.6.2. Minimiser le nombre de paramètres
3.6.3. Utiliser des techniques de régularisation

3.7. Codeurs automatiques variationnels

3.7.1. Utilisation de l'optimisation variationnelle
3.7.2. Apprentissage profond non supervisé
3.7.3. Représentations latentes profondes

3.8. Génération d'images MNIST à la mode

3.8.1. Reconnaissance des formes
3.8.2. Génération d'images
3.8.3. Entraînement de Réseaux neuronaux profonds

3.9. Réseaux adversaires génératifs et modèles de diffusion

3.9.1. Génération de contenu à partir d'images
3.9.2. Modélisation des distributions de données
3.9.3. Utilisation de réseaux contradictoires

3.10. Application des modèles Application Pratique

3.10.1. Implémentation des modèles
3.10.2. Utilisation de données réelles
3.10.3. Évaluation des résultats

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