Maîtriser, grâce à ce diplôme, l'interprétation des résultats de l'analyse des séries temporelles qui permettent d'optimiser l'analyse des composantes et des relations”

Le traitement des séquences dans l'apprentissage profond est devenu très important pour résoudre des problèmes complexes, en particulier dans le traitement du langage naturel et la compréhension des schémas dans les données temporelles. Ainsi, l'importance croissante du traitement des flux de données a entraîné une demande accrue de professionnels hautement qualifiés dans ce domaine. 

Par conséquent, le diplôme de TECH en traitement de séquences par apprentissage profond offre la possibilité d'acquérir des compétences très recherchées et de contribuer à la résolution de problèmes complexes dans une variété de domaines. Il a ainsi été conçu pour répondre aux besoins actuels du marché et fournir aux étudiants une formation pluridisciplinaire dans le traitement des séquences de données par l'utilisation des techniques de Deep Learning. Les étudiants apprendront donc à mettre en œuvre des techniques avancées, telles que les réseaux neuronaux récurrents et convolutifs, pour résoudre des problèmes pratiques. 

TECH utilise la méthodologie efficace du Relearning dans toutes ses qualifications académiques, basée sur la répétition progressive et naturelle des concepts fondamentaux afin que le diplômé les intègre efficacement. De cette manière, les étudiants acquièrent les compétences nécessaires en adaptant leur rythme d'étude à leur vie personnelle. En outre, les contenus actualisés et pratiquaes du programme, combinés à cette méthodologie, garantissent une expérience didactique complète et rigoureuse dans le traitement des séquences de données. 

En outre, le programme est disponible en ligne à 100 %, ce qui permet aux étudiants d'adapter leur rythme d'étude à leurs besoins et d'accéder au contenu théorique et pratique à tout moment et en tout lieu. Ils pourront ainsi accéder aux ressources théoriques et pratiques de n'importe où et à n'importe quel moment, dès lors qu'ils disposent d'un appareil avec une connexion internet. Pour toutes ces raisons, il s'agit d'un programme qui garantit une expérience d'apprentissage flexible et adaptée aux besoins individuels de chaque étudiant. 

Ce certificat vous permettra de vous familiariser avec les modèles statistiques de prévision, ainsi qu'avec les mesures d'évaluation”

Ce certificat en Traitement des Séquences 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 en Deep Learning 
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques avec lesquels ils sont conçus fournissent des informations 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 
• Il est possible d'accéder aux contenus depuis tout appareil fixe ou portable doté d'une connexion à internet 

apprendrez à travers d'une méthodologie 100 % en ligne qui vous permet d'étudier sans avoir à vous déplacer dans un centre universitaire”

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, 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 Mastère Spécialisé. Pour ce faire, l’étudiant sera assisté d'un innovant système de vidéos interactives, créé par des experts reconnus.

Combinez cet excellent apprentissage avec votre travail professionnel et personnel grâce aux installations d'enseignement offertes par TECH” 

Tout au long de ce programme académique, vous en apprendrez davantage sur le traitement des longues séquences et vous serez en mesure d'effectuer des analyses en grappes”

L'objectif du diplôme est de permettre au diplômé d'accéder aux contenus théoriques, pratiques et complémentaires les plus innovants en matière de séquences de traitement du Deep Learning, sur une période de seulement 6 semaines. Grâce à la grande qualité du programme d'études, tout professionnel pourra atteindre ses objectifs les plus élevés grâce à ce diplôme adapté à ses besoins et présenté dans un format 100 % en ligne, pratique et accessible.

Apprendre, avec ce diplôme, les types d'entraînement des réseaux neuronaux récurrents et de rétropropagation au fil du temps”

Objectifs généraux

• Fondamentaliser les concepts clés des fonctions mathématiques et de leurs dérivés
• Appliquer ces principes aux algorithmes d'apprentissage profond pour apprendre automatiquement 
• Examiner les concepts clés de l'apprentissage supervisé et la manière dont ils s'appliquent aux modèles de réseaux neuronaux
• Analyser la formation, l'évaluation et l'analyse des modèles de réseaux neuronaux 
• Comprendre les concepts clés et les principales applications de l'apprentissage profond
• Mettre en œuvre et optimiser les réseaux neuronaux avec Keras 
• Développer des connaissances spécialisées sur l'entraînement des réseaux neuronaux profonds 
• Analyser les mécanismes d'optimisation et de régularisation nécessaires à l'entraînement des réseaux neuronaux profonds

Objectifs spécifiques

• Analyser l'architecture des neurones récurrents et des couches
• Examiner les différents algorithmes d'apprentissage pour l'apprentissage des modèles RNN
• Évaluer les performances des modèles RNN à l'aide de mesures de précision et de sensibilité

À l'issue de ce programme, vous aurez une connaissance approfondie des RNN et des réseaux pré-entraînés”