Grâce à ce Certificat 100% en ligne, vous acquerrez de nouvelles compétences pour effectuer des Transformations d'Images et augmenter la variabilité des données d'entraînement”

Le Transfer Learning désigne un ensemble de méthodes par lesquelles un modèle développé dans une tâche spécifique peut être utilisé comme point de départ pour l'exécution d'une tâche différente. Par exemple, les systèmes pré-entraînés d'imagerie médicale (tels que l'IRM) peuvent être transférés ou adaptés pour diagnostiquer des maladies spécifiques telles que le cancer. Cette technique est donc un outil précieux dans l'arsenal des spécialistes de l'apprentissage profond et permet de réduire à la fois le temps et les ressources nécessaires pour former des modèles et améliorer la généralisation sur de petits ensembles de données.  

Dans ce contexte, TECH développe un programme révolutionnaire sur l’Entraînement des Réseaux Neuronaux Profonds en Deep Learning. Conçu par des experts dans ce domaine, le programme d'études abordera des aspects tels que l'extraction de caractéristiques, la réutilisation de couches pré-entraînées ou la programmation du taux d'apprentissage. De cette manière, les praticiens enrichiront leur pratique quotidienne avec des méthodes de pointe pour garantir l'efficacité des architectures neuronales. Le programme d'études fournira également aux étudiants des lignes directrices pratiques, notamment en ce qui concerne la sélection des métriques, des paramètres d'évaluation et des tests d'hypothèse. La formation abordera également les procédures de régularisation, afin que les étudiants puissent prévenir de manière adéquate l'ajustement excessif dans les modèles de Réseaux Neuronaux.

D'autre part, le diplôme universitaire est entièrement en ligne, facilement accessible à partir de n'importe quel appareil doté d'une connexion internet et sans horaires prédéterminés. Ainsi, les spécialistes pourront parfaitement combiner leurs études avec le reste de leurs obligations quotidiennes.  Dans le même ordre d'idées, TECH s'appuie sur la méthode d'enseignement de pointe Relearning. Il s'agit de la répétition progressive de contenus clés, afin que les étudiants fassent l'expérience d'un apprentissage naturel et efficace sans avoir besoin de recourir à des techniques qui impliquent un effort supplémentaire, comme la mémorisation traditionnelle. 

Nous vous proposons le programme scientifique le plus complet et le plus actuel du marché. Vous serez un expert en Deep Learning!”  

Ce Certificat en Entraînement des Réseaux Neuronaux Profonds 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 Entraînement des Réseaux Neuronaux Profonds en Deep Learning
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques de l'ouvrage fournissent des informations sportives 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 souhaitez vous spécialiser dans la Réutilisation des Couches Préformées? Réalisez-le avec ce diplôme universitaire en seulement 150 heures”

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 maîtriserez le Data Augmentation pour améliorer la généralisation et la robustesse des modèles d’Apprentissage Automatique”

Vous approfondirez les modules de ce diplôme en utilisant la méthodologie innovante du Relearning, qui permet d'intégrer rapidement et naturellement les concepts les plus complexes”

Cette formation a pour objectif de fournir aux étudiants une solide compréhension du Deep Learning et d'équiper leur pratique avec les avancées qui ont été faites dans la Entraînement des Réseaux Neuronaux Profonds. Le programme abordera les techniques les plus innovantes pour l’optimisation des gradients et l’initialisation des poids. En outre, le programme se penchera sur les Métriques d'Évaluation avancées, visant à mesurer la performance des modèles formés sur une variété de tâches. En outre, le matériel pédagogique se concentrera sur le Transfer Learning, permettant aux diplômés d'améliorer l'efficacité de l'utilisation des données et des ressources informatiques.

Le diplôme universitaire comprend des études de cas qui vous rapprochent de la réalité du marché du travail, compte tenu de la révolution qu'apporte le Deep Learning”

Module 1. Entraînement des Réseaux neuronaux profonds

1.1. Problèmes de gradient

1.1.1. Techniques d'optimisation du gradient
1.1.2. Gradients stochastiques
1.1.3. Techniques d'initialisation des poids

1.2. Réutilisation des couches pré-entraînées

1.2.1. Entraînement par transfert d'apprentissage
1.2.2. Extraction de caractéristiques
1.2.3. Apprentissage profond

1.3. Optimisateurs

1.3.1. Optimiseurs stochastiques à descente de gradient
1.3.2. Optimiseurs Adam et RMSprop
1.3.3. Optimiseurs de moment

1.4. Programmation du taux de d'apprentissage

1.4.1. Contrôle automatique du taux d'apprentissage
1.4.2. Cycles d'apprentissage
1.4.3. Termes de lissage

1.5. Surajustement

1.5.1. Validation croisée
1.5.2. Régularisation
1.5.3. Mesures d'évaluation

1.6. Lignes directrices pratiques

1.6.1. Conception de modèles
1.6.2. Sélection des métriques et des paramètres d'évaluation
1.6.3. Tests d'hypothèses

1.7. Transfer Learning

1.7.1. Entraînement par transfert d'apprentissage
1.7.2. Extraction de caractéristiques
1.7.3. Apprentissage profond

1.8. Data Augmentation

1.8.1. Transformation d’image
1.8.2. Génération de données synthétiques
1.8.3. Transformation de texte

1.9. Application pratique de Transfer Learning

1.9.1. Entraînement par transfert d'apprentissage
1.9.2. Extraction de caractéristiques
1.9.3. Apprentissage profond

1.10. Régularisation

1.10.1. L1 et L2
1.10.2. Régularisation par entropie maximale
1.10.3. Dropout

Vous disposerez d'une bibliothèque de ressources d'apprentissage 24 heures sur 24, afin de garantir la réussite de votre apprentissage”