Améliorez votre niveau de connaissance en Deep Learning grâce à ce mastère spécialisé avec 1.500 heures d'enseignement. Inscrivez-vous maintenant"

L'un des secteurs qui a connu la croissance la plus rapide ces dernières années est sans aucun doute celui des technologies, grâce aux progrès en ingénierie amenant le développement de l'Apprentissage Profond (Deep Learning). Cela a conduit à la prolifération des chatbots, des applications de reconnaissance faciale, de la détection précoce de maladies telles que le cancer grâce à l'identification par images médicales de meilleure qualité.

Un nombre infini de possibilités qui nécessitent une maîtrise exhaustive du Deep Learning par les professionnels de l'ingénierie. En ce sens, TECH a encouragé le développement de ce mastère spécialisé de 12 mois, qui fournit aux étudiants les connaissances les plus avancées et les plus actuelles dans ce domaine.

Il s'agit d'un programme qui conduira le diplômé à approfondir les fondements mathématiques, la construction de réseaux neuronaux, la personnalisation des modèles et l'entraînement avec TensorFlow ou à approfondir la Deep Computer Vision avec les rRéseaux Neuronaux Convolutifs. Tout cela, de plus, avec un matériel didactique basé sur des résumés vidéo de chaque sujet, des vidéos en détail, des lectures spécialisées et des études de cas auxquels vous pourrez accéder, confortablement, 24 heures sur 24, depuis n'importe quel appareil électronique avec une connexion Internet.

Un programme qui vous permettra d'améliorer vos compétences pour créer des projets axés sur l'analyse de données, le traitement du langage naturel ou ayant une application directe dans des domaines tels que la Robotique, la Finance, le Gaming ou les Voitures Autonomes, entre autres.

Ainsi, TECH ouvre un monde de possibilités grâce à une formation universitaire de qualité, développé par de vrais experts et offrant une plus grande liberté d'autogestion des études. En effet, sans présence en classe ni horaires de cours, les diplômés pourront accéder au programme à tout moment et concilier leurs activités quotidiennes avec un enseignement à la pointe de l'actualité académique.

Il s'agit d'une formation universitaire qui vous donnera l'élan nécessaire pour faire partie des grandes entreprises technologiques du moment. Inscrivez-vous dès maintenant"

Ce mastère spécialisé en Deep Learning contient le programme éducatif le plus complet et le plus actuel du marché. Les caractéristiques les plus importantes sont les suivantes:

• Le développement d'études de cas présentées par des experts en Data Engineer et Data Scientist
• Le contenu graphique, schématique et éminemment pratique de l'ouvrage fournit des informations techniques et pratiques sur les disciplines essentielles à la pratique professionnelle
• Les exercices pratiques où effectuer le processus d’auto-évaluation pour 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

Avec ce programme, vous n'avez pas à vous soucier d'assister aux cours, vous n'êtes pas obligé d'être présent en classe et vous n'avez pas d'horaire fixe. Accédez au programme quand et où vous voulez"

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

Maîtrisez les modèles GANS et de diffusion et améliorez vos projets pour générer de nouvelles images réalistes et de haute qualité"

Un programme qui vous permettra d'approfondir le Backward Pass et la manière dont les dérivées des fonctions vectorielles sont appliquées pour apprendre automatiquement"

TECH fournit à tous ses étudiants une grande quantité de matériel pédagogique innovant afin qu'ils puissent obtenir en seulement 12 mois les connaissances nécessaires en Deep Learning qui leur permettront de se développer dans l'un des secteurs les plus avant-gardistes d'aujourd'hui. Ainsi, à la fin de cette formation, le diplômé aura développé les compétences et les capacités nécessaires pour s'impliquer dans des projets d'Intelligence Artificielle et de Deep Learning visant à améliorer différents secteurs socio-économiques.

Vous acquerrez les connaissances nécessaires pour créer des environnements OpenAI et ainsi faire progresser votre carrière"

Objectifs généraux

• Fonder 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
• Comprendre les concepts clés et les principales applications de l'apprentissage profond
• Mettre en œuvre et optimiser les réseaux neuronaux avec Keras
• Développer des connaissances spécialisées sur l'entraînement des réseaux neuronaux profonds
• Analyser les mécanismes d'optimisation et de régularisation nécessaires à l'entraînement des réseaux neuronaux profonds

Objectifs spécifiques

Module 1. Fondements mathématiques du Deep Learning

• Développer la règle de la chaîne pour calculer les dérivées des fonctions imbriquées
• Analyser comment de nouvelles fonctions sont créées à partir de fonctions existantes et comment les dérivées sont calculées
• Examiner le concept de Backward Pass et comment les dérivées des fonctions vectorielles sont appliquées à l'apprentissage automatique
• Apprendre à utiliser TensorFlow pour construire des modèles personnalisés
• Comprendre comment charger et traiter des données à l'aide des outils TensorFlow
• Fondamentaliser les concepts clés du traitement du langage naturel NLP avec les RNN et les mécanismes d'attention
• Explorer les fonctionnalités des bibliothèques de transformateurs Hugging Face et d'autres outils de traitement du langage naturel pour les appliquer aux problèmes de vision
• Apprendre à construire et à entraîner des modèles d'autoencodeurs, des GAN et des modèles de diffusion
• Comprendre comment les auto-encodeurs peuvent être utilisés pour coder des données de manière efficace

Module 2. Principes du Deep Learning

• Analyser le fonctionnement de la régression linéaire et la manière dont elle peut être appliquée aux modèles de réseaux neuronaux
• Déterminer les principes fondamentaux de l'optimisation des hyperparamètres pour améliorer les performances des modèles de réseaux neuronaux
• Déterminer comment les performances des modèles de réseaux neuronaux peuvent être évaluées à l'aide de l'ensemble de l'apprentissage et de test

Module 3. Les Réseaux Neuronaux, la base du Deep Learning

• Analyser l'architecture des réseaux neuronaux et les principes de leur fonctionnement
• Déterminer la façon dont les réseaux neuronaux peuvent être appliqués à une variété de problèmes
• Établir la méthode d'optimisation des performances des modèles d'apprentissage profond en réglant les hyperparamètres

Module 4. Entraînement de Réseaux neuronaux profonds

• Analyser les problèmes de gradient et la manière de les éviter
• Déterminer comment réutiliser les couches pré-entraînées pour entraîner les réseaux neuronaux profonds
• Établir comment programmer le taux d'apprentissage pour obtenir les meilleurs résultats

Module 5. Personnaliser les modèles et l’entrainement avec TensorFlow

• Déterminer comment utiliser l'API TensorFlow pour définir des fonctions et des tracés personnalisés
• Utiliser fondamentalement l'API tf.data pour charger et prétraiter efficacement les données
• Discuter du projet TensorFlow Datasets et de la manière dont il peut être utilisé pour faciliter l'accès aux ensembles de données prétraitées

Module 6. Deep Computer Vision avec les Réseaux Neuronaux Convolutifs

• Explorer et comprendre le fonctionnement des couches convolutives et de clustering pour l'architecture Visual Cortex
• Développer des architectures CNN avec Keras
• Utiliser des modèles Keras pré-entraînés pour la classification, la localisation, la détection et le suivi d'objets, et la segmentation sémantique

Module 7. Traitement de séquences à l'aide de RNN et de 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 8. Traitement du langage naturel NLP avec les NNN 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 9. Autoencodeurs, GAN et Modèles de Diffusion

• Appliquer les techniques de PCA avec un autoencodeur 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

Module 10. Reinforcement Learning

• Utiliser les gradients pour optimiser la politique d'un agent
• Évaluer l'utilisation de réseaux neuronaux pour améliorer la précision des décisions d'un agent
• Mettre en œuvre différents algorithmes de stimulation pour améliorer les performances d'un agent

Une expérience éducative unique, clé et décisive pour stimuler votre développement professionnel"