Plongez dans le Deep Learning et appliquez ses principes à vos projets de vision par ordinateur grâce aux derniers développements dans ce domaine proposés par ce Certificat" 

Le monde technologique d'aujourd'hui ne peut être compris sans les avancées de l'intelligence artificielle et de ses sous-spécialités comme le Machine Learning ou la vision artificielle. Ainsi, l'un d'entre eux qui revêt une grande importance est le Deep Learning, qui consiste en un apprentissage profond et systématique réalisé par une machine ou un appareil effectuant une activité spécifique. Au bout d'un certain temps, la machine est capable d'effectuer des tâches complexes basées sur les connaissances qu'elle a acquises, des tâches qui ne sont pas à la portée d'un ordinateur classique ou d'un être humain. 

C'est pourquoi il s'agit d'un domaine essentiel de la technologie actuelle, qui connaît des avancées constantes qu'il faut connaître pour pouvoir travailler dans ce domaine selon les dernières innovations. Ainsi, ce Certificat en Deep Learning explore toute une série de questions autour de cette discipline, comme les réseaux neuronaux, les fonctions d'activation ou le matériel pour la phase de formation. 

En outre, les étudiants bénéficieront d'un corps enseignant d'excellence dans ce domaine, ainsi que de nombreuses ressources pédagogiques multimédias telles que des techniques vidéo, des master classes, des exercices pratiques et des résumés interactifs. tout cela, en suivant une méthodologie d'enseignement 100% en ligne spécialement conçue pour que professionnel de combiner son travail avec ses études. 

Les dernières innovations en matière de Deep Learning sont ici. N'attendez pas plus longtemps et inscrivez-vous" 

Ce Certificat en Deep Learning contient le programme académique le plus complet et le plus actuel du marché. Les principales caractéristiques sont les suivantes:

• Le développement d'études de cas présentées par des experts de  deep learning
• 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 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

La technologie progresse rapidement et une mise à jour constante est nécessaire dans le domaine du Deep Learning. Ce Certificat vous met à jour, vous prépare au présent et à l'avenir de la profession" 

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 la pratique professionnelle qui se présentent tout au long du Certificat. Pour ce faire, l’étudiant sera assisté d'un innovant système de vidéos interactives, créé par des experts reconnus.   

Le Deep Learning est fondamental dans le domaine de la vision artificielle. Incorporez les meilleures techniques dans votre travail quotidien et progressez dans le domaine de l'intelligence artificielle"

La méthodologie d'enseignement de TECH Université Technologique permet aux étudiants de décider comment, quand et où étudier, en s'adaptant à leur situation personnelle et professionnelle"

Ce Certificat en Deep Learning est structuré en 1 module spécialisé qui approfondira des questions telles que la régression linéaire, les types de loss functions, hyperparamètres, la création d'un réseau neuronal, la construction du réseau, l'entraînement, la visualisation des résultats, les techniques de forward propagation et backpropagation ou la régularisation et la normalisation, parmi de nombreux autres éléments pertinents dans ce domaine. 

Concevez les meilleurs réseaux neuronaux pour vos projets de Deep Learning grâce à ce diplôme"  

Module 1. Deep Learning

1.1. Intelligence artificielle 

1.1.1. Machine Learning 
1.1.2. Deep Learning 
1.1.3. L‘explosion de Deep Learning. Pourquoi maintenant?

1.2. Réseaux neuronaux 

1.2.1. Réseau neuronal 
1.2.2. Utilisations des réseaux neuronaux 
1.2.3. Régression linéaire et Perceptron 
1.2.4. Forward propagation 
1.2.5. Backpropagation 
1.2.6. Feature vectors 

1.3. Loss Functions 

1.3.1. Loss Functions 
1.3.2. Types de Loss Functions 
1.3.3. Choix des Loss Functions 

1.4. Fonctions d‘Activation 

1.4.1. Fonction d‘activation 
1.4.2. Fonctions linéaires 
1.4.3. Fonctions non linéaires 
1.4.4. Output vs. Hidden Layer Activation Functions 

1.5. Régularisation et normalisation 

1.5.1. Régularisation et normalisation 
1.5.2. Overfitting and Data Augmentation 
1.5.3. Regularization Methods: L1, L2 and Dropout 
1.5.4. Normalization Methods: Batch, Weight, Layer 

1.6. Optimisation 

1.6.1. Gradient Descent 
1.6.2. Stochastic Gradient Descent 
1.6.3. Mini Batch Gradient Descent 
1.6.4. Momentum 
1.6.5. Adam 

1.7. Hyperparameter Tuning et Poids 

1.7.1. Hyperparamètres 
1.7.2. Batch Size vs. Learning Rate vs. Step Decay 
1.7.3. Poids 

1.8. Mesures d‘évaluation des réseaux neuronaux 

1.8.1. Précision 
1.8.2. Dice Coefficient 
1.8.3. Sensitivity vs. Specificity/Recall vs. Précision 
1.8.4. Courbe ROC (AUC) 
1.8.5. F1-score 
1.8.6. Confusion matrix 
1.8.7. Cross-validation 

1.9. Frameworks et Hardware 

1.9.1. Tensor Flow 
1.9.2. Pytorch 
1.9.3. Caffe 
1.9.4. Keras 
1.9.5. Matériel pour la phase de formation 

1.10. Création de réseaux neuronaux - formation et validation 

1.10.1. Dataset 
1.10.2. Construction du réseau 
1.10.3. Entrainement 
1.10.4. Visualisation des résultats 

Une expérience de formation unique, clé et décisive pour booster votre développement professionnel"