Vous analyserez les sentiments des consommateurs au moyen d'algorithmes intelligents, avec la rigueur scientifique maximale de TECH: une institution à la pointe de la technologie"

Une nouvelle étude réalisée par des chercheurs prestigieux prévoit que le marché des Réseaux Naturels connaîtra une croissance de 21,5% au cours des prochaines années, atteignant un investissement de 1,02 milliard de dollars. Cela reflète la pertinence de cet aspect de l'Apprentissage Profond dans la société. À ce stade, le développement des architectures neuronales a permis aux ordinateurs de s'entraîner à prendre des décisions éclairées sans intervention humaine, ouvrant ainsi la voie à un large éventail d'applications. Par exemple, les Réseaux Neuronaux Récurrents sont utilisés pour développer des assistants virtuels ou des chatbots, qui interagissent avec les utilisateurs en langage naturel pour leur fournir l'assistance dont ils ont besoin.

Face à cette réalité, TECH lance un Certificat en Traitement du Langage Naturel NLP avec RNN. Cette formation permettra aux étudiants d'acquérir les compétences nécessaires pour travailler en tant que spécialistes dans ce domaine, avec un maximum d'efficacité et une qualité optimale des paramètres. Pour cette raison, le programme d'études approfondira la création de l'ensemble de données d'entraînement, ainsi que son stockage approprié. En ce sens, le programme analysera différentes applications des structures neuronales, telles que le Réseau Codeur-Décodeur pour la traduction automatique. Par ailleurs, le matériel pédagogique examinera le traitement des Modèles de Transformateurs afin que les diplômés soient en mesure de saisir les relations complexes dans les séquences de données. 

En ce qui concerne la méthodologie du diplôme universitaire, elle est basée sur le système révolutionnaire d'enseignement fondé sur le Relearning. TECH est un pionnier dans ce modèle d'apprentissage, basé sur la réitération du contenu afin que les étudiants puissent élargir leurs connaissances et leurs compétences d'une manière naturelle, flexible et progressive. La seule chose dont les étudiants ont besoin est un appareil électronique capable de se connecter à Internet, afin d'entrer dans le Campus Virtuel et d'accéder aux ressources académiques les plus dynamiques du marché.

Souhaitez-vous optimiser vos compétences pratiques en matière de programmation? Avec cette formation, vous manipulerez les bibliothèques d'Apprentissage Profond les plus innovantes"   

Ce Certificat en Traitement du Langage Naturel NLP avec RNN 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 Traitement du Langage Naturel PNL avec RNN
• 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 approfondirez l'utilisation des Mécanismes d'Attention, pour améliorer la précision et la robustesse de vos modèles"

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 contrôlerez le Encodeur-Décodeur pour intégrer la traduction automatique neuronale dans vos projets”

TECH est un pionnier de la méthodologie Relearning, qui vous offrira une expérience d'apprentissage flexible et progressive”

Développé par des professionnels du Deep Learning, ce plan d'études fournira aux diplômés une connaissance approfondie du Traitement du Langage Naturel avec les Réseaux Neuronaux Récurrents. Avec une approche pratique, le contenu didactique se concentrera sur des facteurs tels que la génération de texte, l'entraînement de modèles ou la création de jeux de données à ce stade. En outre, les sujets abordés traiteront de l'importance du Nettoyage et de la Transformation de l'information, afin d'améliorer l'efficacité des systèmes obtenus. Le cours analysera les Mécanismes d’Attention de l'Apprentissage Profond, permettant aux étudiants de traiter de longues séquences et de capturer des relations à long terme. 

Vous maîtriserez les techniques du Traitement du Langage Naturel dans une variété de domaines d'application pratiques tels que l'extraction d'informations et la réponse aux questions"

Module 1. Traitement du langage naturel (NLP) avec les Réseaux Récurrents Naturels (NNN) et l'Attention

1.1. Génération de texte à l'aide de RNN

1.1.1. Formation d'un RNN pour la génération de texte
1.1.2. Génération de langage naturel avec RNN
1.1.3. Applications de génération de texte avec RNN

1.2. Création d'ensembles de données d'entraînement

1.2.1. Préparation des données pour l'entraînement des RNN
1.2.2. Stockage de l'ensemble de données de formation
1.2.3. Nettoyage et transformation des données

1.3. Analyse des Sentiments

1.3.1. Classement des opinions avec RNN
1.3.2. Détection des problèmes dans les commentaires
1.3.3. Analyse des sentiments à l'aide d'algorithmes d'apprentissage profond

1.4. Réseau encodeur-décodeur pour la traduction automatique neuronale

1.4.1. Formation d'un RNN pour la traduction automatique
1.4.2. Utilisation d'un réseau encoder-decoder pour la traduction automatique
1.4.3. Améliorer la précision de la traduction automatique avec les RNN

1.5. Mécanismes de l’attention

1.5.1. Application de mécanismes de l’attention avec les RNN
1.5.2. Utilisation de mécanismes d'attention pour améliorer la précision des modèles
1.5.3. Avantages des mécanismes d'attention dans les réseaux neuronaux

1.6. Modèles Transformers

1.6.1. Utilisation des modèles Transformers pour le traitement du langage naturel
1.6.2. Application des modèles Transformers pour la vision
1.6.3. Avantages des modèles Transformers

1.7. Transformers pour la vision

1.7.1. Utilisation des modèles Transformers pour la vision
1.7.2. Prétraitement des données d'imagerie
1.7.3. Entrainement d’un modèle Transformers pour la vision

1.8. Bibliothèque de Transformers de Hugging Face

1.8.1. Utilisation de la bibliothèque de Transformers de Hugging Face
1.8.2. Application de la bibliothèque de Transformers de Hugging Face
1.8.3. Avantages de la bibliothèque de Transformers de Hugging Face

1.9. Autres bibliothèques de Transformers. Comparaison

1.9.1. Comparaison entre les bibliothèques de Transformers
1.9.2. Utilisation de bibliothèques de Transformers
1.9.3. Avantages des bibliothèque de Transformers

1.10. Développement d'une Application NLP avec RNN et l’Atention Application Pratique

1.10.1. Développer une application du traitement du langage naturel à l'aide de RNN et de l'attention
1.10.2. Utilisation des RNN, des mécanismes de soins et des modèles Transformers dans l'application
1.10.3. Évaluation de l'application pratique

Vous cherchez un programme universitaire qui soit compatible avec vos obligations quotidiennes? Ce diplôme est fait pour vous, TECH s'adapte à votre réalité"