TECH cherche à projeter votre carrière professionnelle sans négliger les autres domaines de votre vie, c'est pourquoi elle vous propose un programme adapté avec un maximum de flexibilité”

La recherche sur les Réseaux Neuronaux et Entraînement en Deep Learning reste un domaine dynamique qui offre de nombreuses opportunités à ceux qui souhaitent apporter des contributions significatives à la compréhension et à l'application de ces techniques. Ils se sont donc révélés particulièrement efficaces pour traiter des données complexes et effectuer des tâches difficiles dans divers domaines, ce qui en fait un outil indispensable pour l'ingénierie moderne. En outre, les. Réseaux Neuronaux profonds ont un large éventail d'applications pratiques dans le monde réel, de la reconnaissance d'images et de la parole à l'analyse financière et à la détection des fraudes.

Dans le même ordre d'idées, ils ont la capacité de traiter de grands volumes de données de manière efficace et précise, ce qui les rend idéaux pour des applications dans le domaine de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique. Leur capacité à apprendre en permanence et à s'adapter à de nouvelles données et situations en fait un outils précieux pour la prise de décision en temps réel. Dans l'ensemble, il s'agit d'un domaine passionnant qui offre de multiples opportunités à ceux qui souhaitent acquérir des compétences et des connaissances de pointe dans le domaine de l'ingénierie moderne.

TECH a développé un programme complet basé sur sa méthodologie exclusive de Relearning pour faciliter l'apprentissage de l'étudiant de manière progressive et naturelle par la répétition des concepts fondamentaux.

Le programme est présenté dans un format en ligne afin que les professionnels puissent se concentrer sur leur apprentissage sans avoir à se soucier des déplacements ou des horaires préétablis. De même, les contenus théoriques et pratiques sont accessibles de n'importe où et à n'importe quel moment, à condition de disposer d'un appareil doté d'une connexion internet.

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Ce Certificat avancé enRéseaux Neuronaux et Entraînement en 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
• Le contenu graphique, schématique et éminemment pratique avec lequel il a été élaboré fournissent des informations rigoureuses et pratiques sur les disciplines qui sont essentielles des informations sur les disciplines qui sont essentielles à la pratique professionnelle
• Des exercices pratiques permettant de réaliser le processus d'auto-évaluation afin d'améliorer l'apprentissage
• Il met l'accent sur les méthodologies innovantes
• Des cours théoriques, des questions à l'expert, des forums de discussion sur des sujets controversés et un travail de réflexion individuel
• La possibilité d'accéder aux contenus depuis n'importe quel appareil fixe ou portable doté d'une connexion internet

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Le corps enseignant du programme comprend des professionnels du secteur qui apportent l'expérience de leur travail à cette formation, 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. 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 basée sur l'Apprentissage par Problèmes, grâce auquel le professionnel doit essayer de résoudre les différentes situations de pratique professionnelle qui se présentent à lui tout au long du Certificat avancé. Pour ce faire, ’étudiant sera assisté d'un innovant système de vidéos interactives, créé par des experts reconnus.

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Vidéos de motivation, études de cas, contenus graphiques et schématiques, forums de discussion... Tout ce dont vous avez besoin pour faire un bond en avant dans votre carrière professionnelle N'attendez pas plus longtemps"

L'ingénieur pourra réaliser un apprentissage avancé et efficace grâce à la méthode du Relearning, qui repose sur la réitération constante de concepts clés tout au long de l'itinéraire académique. Ainsi, il ne sera pas nécessaire d'investir beaucoup de temps dans l'étude, car la méthode permet une assimilation rapide et efficace du syllabus. L'ingénieur pourra ainsi approfondir un sujet complet et exhaustif sur l'entraînement de l'apprentissage par transfert ou en savoir plus sur l'utilisation des graphes pour l'entraînement des modèles.

Un programme d'études élaboré par des experts, avec un contenu de qualité, est la clé d'un apprentissage réussi"

Module 1. Entraînement de 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

Module 2. Personnaliser les modèles et l’entraînement avec TensorFlow

2.1. TensorFlow

2.1.1. Utilisation de la bibliothèque TensorFlow
2.1.2. Entraînement des modèles avec TensorFlow
2.1.3. Opérations avec les graphes dans TensorFlow

2.2. TensorFlow et NumPy

2.2.1. Environnement de calcul NumPy pour TensorFlow
2.2.2. Utilisation des tableaux NumPy avec TensorFlow
2.2.3. Opérations NumPy pour les graphes TensorFlow

2.3. Personnalisation des modèles et des algorithmes d'apprentissage

2.3.1. Construire des modèles personnalisés avec TensorFlow
2.3.2. Gestion des paramètres d'entraînement
2.3.3. Utilisation de techniques d'optimisation pour l'entraînement

2.4. Fonctions et graphiques TensorFlow

2.4.1. Fonctions avec TensorFlow
2.4.2. Utilisation des graphes pour l'apprentissage des modèles
2.4.3. Optimisation des graphes avec les opérations TensorFlow

2.5. Chargement des données et prétraitement avec TensorFlow

2.5.1. Chargement des données d'ensembles avec TensorFlow
2.5.2. Prétraitement des données avec TensorFlow
2.5.3. Utilisation des outils TensorFlow pour la manipulation des données

2.6. L'API tf.data

2.6.1. Utilisation de l'API tf.data pour le traitement des données
2.6.2. Construction des flux de données avec tf.data
2.6.3. Utilisation de l'API tf.data pour l’entrainement des modèles

2.7. Le format TFRecord

2.7.1. Utilisation de l'API TFRecord pour la sérialisation des données
2.7.2. Chargement de fichiers TFRecord avec TensorFlow
2.7.3. Utilisation des fichiers TFRecord pour l'entraînement des modèles

2.8. Couches de prétraitement Keras

2.8.1. Utilisation de l'API de prétraitement Keras
2.8.2. Construire un prétraitement en pipeline avec Keras
2.8.3. Utilisation de l'API de prétraitement Keras pour l’entrainement des modèles

2.9. Le projet TensorFlow Datasets

2.9.1. Utilisation de TensorFlow Datasets pour le chargement des données
2.9.2. Prétraitement des données avec TensorFlow Datasets
2.9.3. Utilisation de TensorFlow Datasets pour l’entrainement des modèles

2.10. Construire une application de Deep Learning avec TensorFlow. Application pratique

2.10,1. Construction d'une application de Deep Learning avec TensorFlow
2.10.2. Entraînement des modèles avec TensorFlow
2.10.3. Utilisation de l'application pour la prédiction des résultats

Module 3. Deep Computer Vision avec les Réseaux Neuronaux Convolutifs

3.1. L’Architecture Visual Cortex

3.1.1. Fonctions du cortex visuel
3.1.2. Théorie de la vision computationnelle
3.1.3. Modèles de traitement des images

3.2. Couches convolutives

3.2.1. Réutilisation des poids dans la convolution
3.2.2. Convolution 2D
3.2.3. Fonctions d'activation

3.3. Couches de regroupement et implémentation des couches de regroupement avec Keras

3.3.1. Pooling et Striding
3.3.2. Flattening
3.3.3. Types de Pooling

3.4. Architectures CNN

3.4.1. Architecture VGG
3.4.2. Architecture AlexNet
3.4.3. Architecture ResNet

3.5. Mise en œuvre d'un CNN ResNet-34 à l'aide de Keras

3.5.1. Initialisation des poids
3.5.2. Définition de la couche d'entrée
3.5.3. Définition de la sortie

3.6. Utilisation de modèles Keras pré-entraînés

3.6.1. Caractéristiques des modèles pré-entraînés
3.6.2. Utilisations des modèles pré-entraînés
3.6.3. Avantages des modèles pré-entraînés

3.7. Modèles pré-entraînés pour l'apprentissage par transfert

3.7.1. Apprentissage par transfert
3.7.2. Processus d'apprentissage par transfert
3.7.3. Avantages de l'apprentissage par transfert

3.8. Classification et localisation en Deep Computer Vision

3.8.1. Classification d'images
3.8.2. Localisation d'objets dans les images
3.8.3. Détection d'objets

3.9. Détection et suivi d'objets

3.9.1. Méthodes de détection d'objets
3.9.2. Algorithmes de suivi d'objets
3.9.3. Techniques de suivi et de localisation

3.10. Segmentation sémantique

3.10.1. Apprentissage profond pour la segmentation sémantique
3.10.2. Détection des contours
3.10.3. Méthodes de segmentation basées sur des règles

Un programme conçu pour faire de vous un expert en Réseaux Neuronaux et Entraînement en Deep Learning”