Vous pourrez télécharger tout le contenu sur n'importe quel appareil électronique à partir du Campus Virtuel et le consulter dès que vous en aurez besoin, même sans connexion internet”

L'impact du Applications de Deep Learning sur l'amélioration de l'efficacité et de la précision des systèmes est indéniable et se reflète dans un large éventail de domaines, de la médecine au transport et à la sécurité. Les applications sont nombreuses, y compris le diagnostic médical assisté par ordinateur, la conduite autonome, la détection des anomalies du système de sécurité et l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement. Avec la poursuite de la recherche et du développement de nouvelles techniques en Applications de Deep Learning, un large éventail de possibilités s'ouvre pour résoudre des problèmes complexes et prendre des décisions en temps réel.

En conséquence, la demande de professionnels capables d'appliquer le Applications de Deep Learning continue d'augmenter et cette tendance devrait se poursuivre à l'avenir. En résumé, l'étude des applications de Applications de Deep Learning peut s'avérer une bonne option en raison de leur demande croissante dans de nombreux secteurs, de leur capacité à améliorer l'efficacité et la précision des systèmes, de leur grande variété d'applications, des ressources et communautés de soutien disponibles, ainsi que des opportunités d'emploi et des salaires compétitifs sur le terrain.

Conçu par TECH, ce programme s’appuie sur la méthodologie Relearning pour faciliter l’apprentissage de l’étudiant par la répétition progressive et naturelle des concepts fondamentaux. De cette façon, le diplômé acquerra les compétences nécessaires en adaptant ses études à son rythme de vie. En outre, le format entièrement en ligne permettra au professionnel de se concentrer sur son apprentissage, sans devoir effectuer de déplacements ni respecter un calendrier prédéterminé, et d’accéder aux contenus théoriques et pratiques de n’importe où et à tout moment via un dispositif connecté à Internet.

Profitez de l’opportunité unique de croissance professionnelle et personnelle que vous offre en exclusivité ce Applications de Deep Learning de TECH”

Ce certificat avancé en Applications de 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
• Leçons théoriques, questions à l'expert, forums de discussion sur des sujets controversés et travail de réflexion individuel
• La possibilité d'accéder au contenu à partir de n'importe quel appareil fixe ou portable doté d'une connexion internet

Un certificat avancé qui vous fournit les ressources et les stratégies pour implémenter des techniques PCA avec un encodeur automatique linéaire efficace et 100% en ligne!”

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

Inscrivez-vous maintenant et vous pourrez générer des textes en utilisant des réseaux neuronaux récurrents grâce aux compétences que vous acquerrez avec ce certificat avancé"

Vous aurez à votre disposition un Campus Virtuel disponible 24h/24, sans la pression habituelle d'adaptation à des calendriers académiques rigides ou à des horaires de cours fixes"

Grâce au programme d'études, le diplômé acquerra des connaissances qui lui permettront d'acquérir une perspective complète et actualisée sur les aspects clés des Applications de Deep Learning, ce qui lui permettra d'atteindre ses objectifs. En conséquence, l'étudiant développera des compétences intégrales dans un domaine essentiel, polyvalent et en constante évolution de l'ingénierie, ce qui le mènera à l'excellence dans un secteur en constante croissance. Dans le but d'assurer la satisfaction de l'étudiant, TECH a établi des objectifs généraux et spécifiques pour guider l'étudiant vers la réussite.

Améliorez vos compétences dans la préparation des données pour la formation d’un RNN grâce aux outils théoriques et pratiques les plus innovants du marché académique en ligne”  

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
• Fondamentaux des concepts clés et des principales applications de l'apprentissage profond
• Implémentation et optimisation des réseaux neuronaux avec Keras
• Développer une expertise dans l'entraînement des réseaux neuronaux profonds
• Analyser les mécanismes d'optimisation et de régularisation nécessaires pour l'entraînement des réseaux neuronaux profonds

Objectifs spécifiques

Module 1. Séquences de traitement utilisant RNN et CNN

• 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

Module 2. Traitement du langage naturel NLP avec les RNN et l'Attention

• Générer du texte à l'aide de réseaux neuronaux récurrents 
• Former un réseau encodeur-décodeur pour réaliser une traduction automatique neuronale
• Développer une application pratique du traitement du langage naturel à l'aide de RNN et de l'attention

Module 3. Auto-encodeurs, GAN et Modèles de Diffusion

• Appliquer les techniques de PCA avec un auto-encodeur linéaire incomplet
• Utiliser des auto-encodeurs convolutifs et variationnels pour améliorer leurs résultats
• Analyser comment les GAN et les modèles de diffusion peuvent générer de nouvelles images réalistes

Approfondissez les applications pratiques du traitement du langage naturel avec RNN et préparez-vous à un large éventail d’opportunités d’emploi dans différents secteurs"