Vous maîtriserez les outils les plus innovants du Deep Learning, tels que TensorFlow, pour enrichir vos projets grâce à ce Certificat”

Grâce à l'évolution technologique constante impulsée par l'Industrie 4.0, l'Intelligence Artificielle impacte tous les secteurs pour améliorer la qualité de vie des citoyens. En ce sens, les experts utilisent des mécanismes de Deep Learning pour concevoir de nouveaux médicaments, optimiser la consommation d'énergie et même adapter des contenus pédagogiques pour les étudiants en fonction de leurs besoins spécifiques. Cependant, cette discipline exige des professionnels une mise à jour fréquente de leurs connaissances afin d'intégrer les techniques les plus avancées dans leur pratique quotidienne. Il est également essentiel qu'ils acquièrent de nouvelles compétences pour manipuler correctement les technologies émergentes. 

Pour cette raison, TECH lance un révolutionnaire Certificat en Deep Learning qui approfondira toutes les avancées qui ont été faites dans ce domaine et fournira aux étudiants un large éventail de ressources pour optimiser leurs projets de travail. Le syllabus approfondira la construction des Réseaux Neuronaux, dans le but de permettre aux diplômés de résoudre une variété de problèmes complexes dans des domaines tels que la vision par ordinateur ou le traitement du langage naturel. Dans cette optique, le programme explorera des concepts fondamentaux tels que la régression linéaire, le perceptron, loss function, la régularisation et la normalisation. En outre, le matériel pédagogique proposera des outils avancés pour la visualisation des résultats. De cette manière, les diplômés optimiseront les performances des modèles d'apprentissage automatique. 

En ce qui concerne la méthodologie du programme, TECH utilise sa méthode révolutionnaire d'enseignement Relearning. Grâce à la répétition progressive des concepts fondamentaux, les étudiants acquièrent toutes les connaissances de manière naturelle. Ils n'auront pas à recourir à des techniques qui exigent un effort supplémentaire, comme la mémorisation. En ce sens, la seule chose dont les étudiants auront besoin pour accéder au Campus Virtuel est un appareil électronique avec accès à Internet (leur propre smartphone, ordinateur ou tablette). 

Vous utiliserez la Matrice de Confusion pour obtenir une vue détaillée de la performance du modèle et identifier les domaines d'amélioration en vue d'une optimisation "

Ce Certificat 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 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 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 vous plongerez dans les métriques d'évaluation des Réseaux Neuronaux afin d'évaluer leurs performances et de vérifier qu'ils accomplissent leurs tâches de manière efficace "

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, 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 souhaitez renouveler vos connaissances dans le domaine du Machine Learning? Avec ce programme, vous resterez à la pointe en seulement 6 semaines"

Vous vous positionnerez sur le marché du travail grâce à ce diplôme universitaire 100% en ligne, qui s'adapte à vos besoins et vous apporte un apprentissage solide"

Grâce à ce diplôme universitaire, les diplômés acquerront une vision globale du Deep Learning, l'une des branches les plus importantes de l'Intelligence Artificielle. Le syllabus analysera en détail l'utilisation des Réseaux Neuronaux, en prêtant attention à des processus tels que la Forward propagation et les fonctions d'activation. Les étudiants seront en mesure de calculer les sorties des systèmes à partir des entrées fournies, en introduisant des non-linéarités dans l'archétype. D'autre part, le programme d'études fournira aux diplômés les clés pour utiliser correctement des outils tels que Caffe, Keras ou Pytorch visant à former des modèles d'apprentissage profond. 

Vous mettrez en œuvre les outils de Machine Learning les plus innovants dans votre pratique quotidienne, en développant des algorithmes pour fournir des recommandations personnalisées"

Module 1. Apprentissage profond

1.1. Intelligence artificielle

1.1.1. Machine learning
1.1.2. Apprentissage profond
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 precision
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 d'un Réseau Neuronal Entraînement et validation

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

Des exercices pratiques basés sur des cas réels et des vidéos élaborées en détail par les enseignants eux-mêmes seront la clé de votre réussite dans ce Cours universitaire"