Le système Relearning de TECH vous fera découvrir le Traitement du Langage Naturel, l'Apprentissage Machine et l'Ingestion de Données d'une manière beaucoup plus agile”

Malgré les nombreuses opportunités offertes par l'Industrie 4.0, les experts sont confrontés à des défis tels que l'adaptation constante à un environnement en constante évolution. Dans le cadre de l'Intelligence Artificielle, de nombreux développements ont eu lieu, notamment des techniques innovantes allant de l'Apprentissage Automatique à celui du Deep Learning en passant par le Traitement du Langage Naturel. Il est donc nécessaire pour les spécialistes de rester à la pointe des dernières tendances dans ces domaines afin de garantir une praxis définie par l'excellence. Dans le cas contraire, ils pourraient devenir obsolètes sur le plan professionnel et leur niveau de compétitivité sur le marché du travail diminuerait.

Pour répondre à ce besoin, TECH met en œuvre un programme révolutionnaire en Big Data et Intelligence Artificielle qui offre le matériel didactique le plus complet et le plus renouvelé. L'itinéraire académique approfondira les principes fondamentaux du Big Data, puis proposera des techniques de pointe pour l'Exploration des Données. De cette manière, les étudiants extrairont des informations précieuses qui contribueront à des tâches telles que la traduction automatique ou l'analyse des sentiments. Dans le même temps, le programme souligne l'importance d'une bonne visualisation des données, c'est pourquoi il fournit aux étudiants des outils spécialisés dans ce domaine, tels que Matplotlib. De même, le contenu académique analysera en détail le fonctionnement des architectures neuronales du Deep Learning, ce qui contribuera à l'amélioration du Traitement du Langage Naturel.

Cette formation académique, entièrement en ligne, donnera aux étudiants la possibilité de la suivre de n'importe où et à n'importe quel moment, sans aucune restriction d'horaire. Pour ce faire, les étudiants n'auront besoin que d'un appareil électronique avec accès à Internet pour accéder au Campus Virtuel. Les spécialistes offrent aux étudiants une occasion unique de mettre à jour leurs compétences grâce à la méthodologie révolutionnaire Relearning, qui consiste à répéter des concepts clés pour garantir une acquisition optimale des connaissances.  

Vous développerez les Assistants Virtuels et Chatbots les plus avancés pour fournir un support client de qualité en temps réel”

Ce Certificat en Big Data et Intelligence Artificielle 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 solutions technologiques orientées vers les entreprises
• 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
• La possibilité d'accéder aux contenus depuis n'importe quel appareil fixe ou portable doté d'une connexion internet

Vous gérerez efficacement l'outil Tableau et serez capable de créer des visualisations puissantes telles que dashboards”

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. 

Vous approfondirez les stratégies les plus productives pour Nettoyer et Normaliser les données extraites des systèmes Big Data”

La mise à jour de vos connaissances en Machine Learning sera plus facile grâce à la myriade de ressources multimédias fournies par cette formation”

Grâce à ce programme, les étudiants acquièrent une solide compréhension des principes techniques subjacents au Big Data et Intelligence Artificielle, tout en améliorant leurs compétences en programmation. Le programme d'études se penchera sur l'utilisation d'outils avancés pour l'Exploration et l'Entreposage de Données Les diplômés seront en mesure d'extraire des informations précieuses à partir de grandes quantités de données et de prendre des décisions éclairées. En outre, le programme fournira les clés pour l'utilisation d'outils tels que Python, destinés à la visualisation correcte des données. La formation sera également axée sur le Deep Learning, en raison de sa capacité à apprendre des représentations hiérarchiques des données. 

Une formation complète qui vous apportera les dernières technologies et tendances dans les domaines du Big Data et de l'Intelligence Artificielle”

Module 1. Big Data et Intelligence Artificielle 

1.1. Principes fondamentaux de la Big Data

1.1.1. Le Big Data
1.1.2. Outils pour travailler avec Big Data

1.2. Exploration et entreposage de données

1.2.1. L’exploitation minière des données Nettoyage et normalisation
1.2.2. Extraction d'informations, traduction automatique, analyse des sentiments, etc
1.2.3. Les types de entreposage de données

1.3.  Applications d'ingestion de données

1.3.1. Principes de l'ingestion de données
1.3.2. Technologies d'ingestion de données pour répondre aux besoins des entreprises

1.4. Visualisation des données

1.4.1. L'importance de la visualisation des données
1.4.2. Des outils pour le réaliser Tableau, D3, matplotlib (Python), Shiny®

1.5. Apprentissage Automatique (Machine Learning)

1.5.1. Comprendre le Machine Learning
1.5.2. Apprentissage supervisé et non supervisé
1.5.3. Types d'Algorithmes

1.6. Réseaux Neuronaux (Deep Learning)

1.6.1. Réseau neuronal: parties et fonctionnement
1.6.2. Types de réseaux: CNN, RNN
1.6.3. Applications des réseaux neuronaux, reconnaissance d'images et interprétation du langage naturel
1.6.4. Réseaux générateurs de texte: LSTM

1.7. Reconnaissance du Langage Naturel

1.7.1. NLP (Traitement du Langage Naturel)
1.7.2. Techniques NLP avancées: Word2vec, Doc2vec

1.8. Chatbots et Assistants Virtuels

1.8.1. Types d'assistants: assistants vocaux et textuels
1.8.2. Éléments fondamentaux pour le développement d'un assistant: Intents, entités et flux de dialogue
1.8.3. Intégration: Web, Slack, WhatsApp, Facebook
1.8.4. Outils d'aide au développement: DialogFlow, Watson Assistant

1.9. Émotions, créativité et personnalité chez les IA

1.9.1. Nous comprenons comment détecter les émotions grâce aux algorithmes
1.9.2. Créer une personnalité: langage, expressions et contenu

1.10. L'avenir de l'Intelligence Artificielle
1.11. Réflexion

Vous cherchez un diplôme qui s'adapte à votre emploi du temps et qui ne vous oblige pas à des déplacements inutiles? Ce Certificat vous permettra d'autogérer efficacement votre processus d'apprentissage”