Grâce à ce Certificat avancé, vous appliquerez à vos projets les méthodes d'optimisation les plus avancées pour entraîner les Réseaux Neuronaux Profonds"

Le Traitement du Langage Naturel par Deep Learning a complètement révolutionné la façon dont les ordinateurs comprennent et génèrent le langage humain. Cette technologie a un large éventail d'applications, allant de l'automatisation des tâches textuelles à l'amélioration de la sécurité en ligne. L'un des domaines dans lesquels ces ressources sont le plus largement utilisées est celui des entreprises commerciales. Ainsi, les entreprises intègrent des assistants virtuels tels que des chatbots sur leurs plateformes web afin de résoudre les questions des consommateurs en temps réel. Ainsi, le Deep Learning permet de fournir des réponses pertinentes basées sur le contenu de grandes bases de données.

Dans ce contexte, TECH met en œuvre un Certificat avancé qui traitera en profondeur le Traitement du Langage avec les Réseaux Naturels Récurrents. Conçu par des experts dans ce domaine, le programme d'études analysera les clés de la création de l'ensemble de données d'entraînement. En ce sens, les étapes à suivre seront analysées afin que les étudiants puissent effectuer un nettoyage et une transformation corrects de l'information. En outre, le programme se penchera sur l'analyse des sentiments à l'aide d'algorithmes permettant de détecter les opinions émergentes et les tendances. En outre, la formation abordera la construction d'environnements dans OpenAi pour que les diplômés développent et évaluent des algorithmes d'apprentissage par renforcement.  

La méthodologie du programme reflétera le besoin de flexibilité et d'adaptation aux exigences professionnelles contemporaines. Avec un format 100% en ligne, il permettra aux étudiants de progresser dans leur apprentissage sans compromettre leurs responsabilités professionnelles. En outre, l'application du système Relearning, basé sur la réitération des concepts clés, garantit une compréhension profonde et durable. Cette approche pédagogique renforce la capacité des professionnels à appliquer efficacement les connaissances acquises dans leur pratique quotidienne. Par ailleurs, la seule chose dont les étudiants auront besoin pour suivre ce parcours académique sera un appareil avec un accès à Internet.

Vous maîtriserez l'Architecture du Cortex Visuel et vous serez capable de reconstruire des modèles tridimensionnels d'objets en seulement 6 mois grâce à cette formation"  

Ce Certificat avancé en Deep Learning Avancé 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 Avancé
• 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

Vous serez en mesure de créer des modèles d'Intelligence Artificielle avec un langage naturel de premier ordre"

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 aux résumés interactifs de chaque sujet, vous consoliderez les concepts de la Saisie 2D d'une manière plus dynamique”

La méthodologie Relearning, dont TECH est un pionnier, vous garantira un processus d'apprentissage graduel et naturel” 

Cette formation plongera les étudiants dans la création d'architectures de Réseaux Neuronaux Artificiels. Le plan d'études se penchera sur le Deep Computer Vision, en prenant en compte les modèles de traitement d'images. En outre, le programme abordera les algorithmes du suivi d'objets par le biais de différentes techniques de tracking et de localisation. En outre, les étudiants acquerront une solide compréhension du traitement du langage naturel afin d'automatiser des activités telles que la traduction et la production de textes cohérents. Les développeurs exploiteront la plateforme OpenAi Gym pour le développement, l'évaluation et la recherche d'algorithmes d'apprentissage par renforcement. 

Vous optimiserez vos compétences en analysant des cas réels et en résolvant des situations complexes dans des environnements d'apprentissage simulés"

Module 1. Deep Computer Vision avec les Réseaux Neuronaux Convolutifs

1.1. L’Architecture Visual Cortex

1.1.1. Fonctions du cortex visuel
1.1.2. Théorie de la vision computationnelle
1.1.3. Modèles de traitement des images

1.2. Couches convolutives

1.2.1. Réutilisation des poids dans la convolution
1.2.2. Convolution 2D
1.2.3. Fonctions d'Activation

1.3. Couches de regroupement et implémentation des couches de regroupement avec Keras

1.3.1. Pooling et Striding
1.3.2. Flattening
1.3.3. Types de Pooling

1.4. Architecture du CNN

1.4.1. Architecture du VGG
1.4.2. Architecture AlexNet
1.4.3. Architecture ResNet

1.5. Mise en œuvre d'un CNN ResNet-34 à l'aide de Keras

1.5.1. Initialisation des poids
1.5.2. Définition de la couche d'entrée
1.5.3. Définition de la sortie

1.6. Utilisation de modèles Keras pré-entraînés

1.6.1. Caractéristiques des modèles pré-entraînés
1.6.2. Utilisations des modèles pré-entraînés
1.6.3. Avantages des modèles pré-entraînés

1.7. Modèles pré-entraînés pour l'apprentissage par transfert

1.7.1. Apprentissage par transfert
1.7.2. Processus d'apprentissage par transfert
1.7.3. Avantages de l'apprentissage par transfert

1.8. Classification et localisation en Deep Computer Vision

1.8.1. Classification des images
1.8.2. Localisation d'objets dans les images
1.8.3. Détection d'objets

1.9. Détection et suivi d'objets

1.9.1. Méthodes de détection d'objets
1.9.2. Algorithmes de suivi d'objets
1.9.3. Techniques de suivi et de localisation

1.10. Segmentation sémantique

1.10.1. Apprentissage profond pour la segmentation sémantique
1.10.2. Détection des bords
1.10.3. Méthodes de segmentation basées sur des règles

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 de 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 l’Atention 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. Reinforcement Learning

3.1. Optimisation des récompenses et recherche de politiques

3.1.1. Algorithmes d'optimisation des récompenses
3.1.2. Processus de recherche de politiques
3.1.3. Apprentissage par renforcement pour l'optimisation des récompenses

3.2. OpenAI

3.2.1. Environnement OpenAI Gym
3.2.2. Création d'environnements OpenAI
3.2.3. Algorithmes d'apprentissage par renforcement OpenAI

3.3. Politiques des réseaux neuronaux

3.3.1. Réseaux neuronaux convolutionnels pour la recherche de politiques
3.3.2. Politiques d'apprentissage profond
3.3.3. Extension des politiques de réseaux neuronaux

3.4. Évaluation des actions: le problème de l'allocation des crédits

3.4.1. Analyse de risque pour l'allocation de crédit
3.4.2. Estimation de la rentabilité des crédits
3.4.3. Modèles d'évaluation du crédit basés sur des réseaux neuronaux

3.5. Gradients de politique

3.5.1. Apprentissage par renforcement avec gradients de politique
3.5.2. Optimisation du gradient de politique
3.5.3. Algorithmes de gradient de politique

3.6. Processus de décision de Markov

3.6.1. Optimisation des processus de décision de Markov
3.6.2. Apprentissage par renforcement pour les processus de décision de Markov
3.6.3. Modèles de processus de décision de Markov

3.7. Apprentissage par différence temporelle et Q-Learning

3.7.1. Application des différences temporelles à l'apprentissage
3.7.2. Application du Q-Learning à l'apprentissage
3.7.3. Optimisation des paramètres du Q-Learning

3.8. Application du Deep Q-Learning et des variantes du Deep Q-Learning

3.8.1. Construction de réseaux neuronaux profonds pour Deep Q-Learning
3.8.2. Application du Deep Q-Learning
3.8.3. Variations du Deep Q- Learning

3.9. Algorithmes de Reinforment Learning

3.9.1. Algorithmes d'apprentissage par renforcement
3.9.2. Algorithmes d'apprentissage par récompense
3.9.3. Algorithmes d'apprentissage par punition

3.10. Conception d'un environnement d'apprentissage par renforcement Application Pratique

3.10.1. Conception d'un environnement d'apprentissage par renforcement
3.10.2. Application d'un algorithme d'apprentissage par renforcement
3.10.3. Évaluation d'un algorithme d'apprentissage par renforcement

Vous aurez accès au matériel pédagogique le plus complet du monde académique, disponible dans une variété de formats multimédias pour optimiser votre apprentissage"