Un Certificat conçu pour vous permettre d'acquérir de nouvelles compétences et de tirer le meilleur parti d'outils tels que Keras et TensorFlow”

Selon une étude récente menée par la communauté scientifique, plus de 60% des entreprises utilisent actuellement l'Intelligence Artificielle et 85% d'entre elles la considèrent comme un investissement prioritaire dans leur stratégie économique. Cela souligne l'importance de la spécialisation des travailleurs dans ce domaine pour qu'ils puissent effectuer leur travail quotidien avec une efficacité maximale. L'un des profils professionnels les plus recherchés par les organisations est celui d'ingénieur spécialisé en Deep Learning. Ces professionnels construisent des architectures de Réseaux Neuronaux qui imitent le fonctionnement du cerveau humain, afin d'identifier des modèles et de générer des prédictions à partir de grands volumes de données.  

En réponse à cette demande, TECH lance un Certificat en Réseaux Neuronaux en Deep Learning. Conçu par des experts de premier plan dans ce domaine, le plan d'études permettra aux étudiants de s'immerger dans le processus de construction de ces architectures. À cette fin, le matériel pédagogique abordera en détail des concepts essentiels allant de la connexion entre les différentes couches à l'entraînement du réseau. Les étudiants examineront les principes les plus pertinents des Réseaux Neuronaux, ce qui leur permettra d'incorporer des fonctions d'activation, la rétropropagation et même l'ajustement des paramètres dans les modèles. En outre, grâce au programme d'études, les diplômés seront en mesure d'utiliser efficacement l'outil Keras pour réaliser des tâches telles que l'implémentation du Perceptron Multicouche. 

Il convient de noter que la formation universitaire est basée sur la méthode révolutionnaire Relearning, dont TECH est l'un des pionniers. Ce système d'enseignement garantit que les étudiants assimilent le contenu de l'enseignement d'une manière agile, progressive et naturelle. De plus, comme il s'agit d'une formation 100% en ligne, les étudiants peuvent s'engager dans une expérience éducative depuis le confort de leur domicile. Ils n'auront besoin que d'un appareil électronique qui puisse accéder à Internet pour entrer dans le Campus Virtuel, où, en plus du plan d'études, ils trouveront une bibliothèque pleine de ressources sous différents formats (tels que des résumés interactifs et des lectures spécialisées) pour renforcer leurs connaissances de manière dynamique. 

Vous cherchez un diplôme universitaire compatible avec vos responsabilités quotidiennes? Ce programme s'adaptera à votre emploi du temps et à votre rythme d'apprentissage”

Ce Certificat en Réseaux Neuronaux en 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 Réseaux Neuronaux en Deep Learning
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques de l'ouvrage fournissent des informations sportives et pratiques sur les disciplines essentielles à la pratique professionnelle
• Des 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

Vous manipulerez habilement l'hyperparamètre Learning Rate pour contrôler l'ampleur des ajustements apportés aux poids du modèle”

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.  

Grâce à la méthode Relearning utilisée par TECH, vous consoliderez les concepts clés de manière naturelle et progressive afin de garantir le succès de votre apprentissage”

Vous pourrez télécharger la totalité du plan d'études dès le premier jour, afin que vous puissiez le consulter à tout moment, même sur votre smartphone” 

Conçu par des experts en Deep Learning, ce programme donnera aux étudiants des bases solides sur le fonctionnement des Réseaux Neuronaux. Le parcours académique approfondira la typologie de l'Apprentissage Profond, en analysant des aspects tels que les opérations, les couches ou les réglages des paramètres. Cela permettra aux étudiants de concevoir des architectures neuronales pour reconnaître des modèles dans des données complexes. Dans cette optique, le plan de cours abordera l'établissement de poids, la sélection d'optimiseurs et la mise en œuvre de métriques pour évaluer la performance des projets. En outre, la formation mettra l'accent sur l'importance du Learning Rate pour assurer un entraînement efficace du modèle.

Vous bénéficierez du syllabus le plus complet et le plus actualisé du marché académique, configuré comme un outil de formation de haut niveau pour stimuler votre carrière professionnelle”

Module 1. Les Réseaux Neuronaux, la base du Deep Learning   

1.1. Apprentissage profond

1.1.1. Types d'apprentissage profond
1.1.2. Applications de l'apprentissage profond
1.1.3. Avantages et Inconvénients de l'apprentissage profond

1.2. Opérations

1.2.1. Somme
1.2.2. Produit
1.2.3. Transfert

1.3. Couches

1.3.1. Couche d'entrée
1.3.2. Couche cachée
1.3.3. Couche de sortie

1.4. Liaison des couches et opérations

1.4.1. Conception des architectures
1.4.2. Connexion entre les couches
1.4.3. Propagation vers l'avant

1.5. Construction du premier réseau neuronal

1.5.1. Conception du réseau
1.5.2. Établissement des poids
1.5.3. Entraînement du réseau

1.6. Entraîneur et optimiseur

1.6.1. Sélection de l'optimiseur
1.6.2. Établissement d'une fonction de perte
1.6.3. Établissement d'une métrique

1.7. Application des principes des réseaux neuronaux

1.7.1. Fonctions d'Activation
1.7.2. Propagation à rebours
1.7.3. Paramétrage

1.8. Des neurones biologiques aux neurones artificiels

1.8.1. Fonctionnement d'un neurone biologique
1.8.2. Transfert de connaissances aux neurones artificiels
1.8.3. Établissement de relations entre les deux

1.9. Mise en œuvre du MLP (Perceptron Multicouche) avec Keras

1.9.1. Définition de la structure du réseau
1.9.2. Compilation du modèle
1.9.3. Formation au modèle

1.10. Hyperparamètres de Fine tuning des Réseaux Neuronaux

1.10.1. Sélection de la fonction d'activation
1.10.2. Réglage du Learning rate
1.10.3. Réglage des poids

TECH offre le matériel d'étude le plus innovant et les ressources multimédias les plus novatrices dans ce parcours académique. Inscrivez-vous dès maintenant!”