Diplôme universitaire
La plus grande faculté d’ingénieurs du monde”
Présentation
Voulez-vous devenir un ingénieur d' élite ? Ce programme vous fera passer au niveau supérieur et vous donnera les compétences dont vous avez besoin pour atteindre vos buts et objectifs"
Les autoencodeurs sont largement utilisés pour la réduction de la dimensionnalité dans différentes applications, telles que la reconnaissance vocale, l'identification de modèles d'électroencéphalographie (EEG) et la classification d'images médicales. Ils ont également été utilisés dans des applications de détection d'anomalies dans divers domaines, notamment la maintenance prédictive, la cybersécurité et la détection des fraudes. En ce sens, l'utilisation de modèles de diffusion peut améliorer les performances des modèles Deep Learning en permettant la diffusion d'informations dans l'ensemble du réseau. En outre, les GAN peuvent être utilisés pour améliorer la qualité des images, car ils génèrent des images plus réalistes et plus détaillées que les techniques conventionnelles.
Dans ce contexte, le Certificat en Autoencodeurs, GANs et Modèles de Diffusion en Apprentissage Profond répond au besoin de former des professionnels à la création de propositions avancées dans ces domaines. Ainsi, le programme aborde l'architecture des réseaux neuronaux, les fonctions de perte et les méthodes d'optimisation, ainsi que des techniques spécialisées telles que la génération d'images, la réduction de la dimensionnalité et la simulation de processus stochastiques. En outre, il s'adapte aux besoins des étudiants, offrant la flexibilité d'un format 100 % en ligne, ce qui leur permet d'apprendre à leur propre rythme et selon leur emploi du temps.
De même, le Certificat en Autoencodeurs, GANs et Modèles de diffusion en apprentissage profond utilise la méthodologie Relearning, qui facilite l'application des concepts théoriques à des cas industriels réels et, par conséquent, le développement de compétences plus solides pour le monde du travail. Il constitue donc un excellent choix pour les ingénieurs qui souhaitent se spécialiser dans les algorithmes de réseaux de neurones pour le traitement des signaux, des images et des séquences temporelles et se tenir au courant de leurs méthodes et de leurs utilisations.
Vous apprendrez en profondeur les techniques les plus innovantes en matière de réduction de la dimensionnalité et de génération de représentations compactes"
Ce Certificat en Autoencodeurs, GAN et Modèles de Diffusion du 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 de deep learning
- Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques avec lesquels ils sont conçus fournissent des informations sanitaires 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
Du débruitage des codeurs automatiques à la construction de réseaux adversaires génératifs, vous acquerrez des compétences avancées et vous vous préparerez à relever les défis les plus complexes dans ce domaine"
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.
Non seulement vous apprendrez les techniques les plus innovantes, mais vous appliquerez également ces connaissances dans des situations réelles par le biais de projets pratiques grâce à cette précieuse qualification"
Grâce à une méthodologie innovante et pratique, vous acquerrez les compétences les plus avancées en matière de représentation des données, de génération de contenu et de débruitage des encodeurs automatiques"
Programme d'études
Tout au long de ce diplôme, vous vous plongerez dans les sujets les plus pointus du Deep Learning, en apprenant des techniques innovantes dans la représentation des données, la réduction de la dimensionnalité et la génération de représentations compactes. En outre, vous explorerez le fonctionnement des codeurs automatiques variationnels, l'apprentissage profond non supervisé et appliquerez ces techniques à la génération d'images et à la modélisation des distributions de données. Avec ce plan, vous serez prêt à devenir un professionnel de premier niveau dans les autoencodeurs, les GAN et les modèles de diffusion dans Deep Learning et à appliquer ces connaissances dans des situations réelles.
Vous serez en mesure de devenir un professionnel de haut niveau et d'accéder à des opportunités d'emploi uniques dans ce secteur"
Module 1. Autoencodeurs, GAN et Modèles de Diffusion
1.1. Représentation des données efficaces
1.1.1. Réduction de la dimensionnalité
1.1.2. Apprentissage profond
1.1.3. Représentations compactes
1.2. Réalisation de PCA avec un codeur automatique linéaire incomplet
1.2.1. Processus d'apprentissage
1.2.2. Implémentation Python
1.2.3. Utilisation des données de test
1.3. Codeurs automatiques empilés
1.3.1. Réseaux neuronaux profonds
1.3.2. Construction d'architectures de codage
1.3.3. Utilisation de la régularisation
1.4. Auto-encodeurs convolutifs
1.4.1. Conception du modèle convolutionnels
1.4.2. Entrainement de modèles convolutionnels
1.4.3. Évaluation des résultats
1.5. Suppression du bruit des codeurs automatiques
1.5.1. Application de filtres
1.5.2. Conception de modèles de codage
1.5.3. Utilisation de techniques de régularisation
1.6. Codeurs automatiques dispersés
1.6.1. Augmentation de l'efficacité du codage
1.6.2. Minimiser le nombre de paramètres
1.6.3. Utiliser des techniques de régularisation
1.7. Codeurs automatiques variationnels
1.7.1. Utilisation de l'optimisation variationnelle
1.7.2. Apprentissage profond non supervisé
1.7.3. Représentations latentes profondes
1.8. Génération d'images MNIST à la mode
1.8.1. Reconnaissance des formes
1.8.2. Génération d'images
1.8.3. Entraînement de Réseaux neuronaux profonds
1.9. Réseaux adversaires génératifs et modèles de diffusion
1.9.1. Génération de contenu à partir d'images
1.9.2. Modélisation des distributions de données
1.9.3. Utilisation de réseaux contradictoires
1.10. Application des modèles Application Pratique
1.10.1. Implémentation des modèles
1.10.2. Utilisation de données réelles
1.10.3. Évaluation des résultats
Ce programme vous donne l'occasion d'étudier le programme Deep Learning le plus pointu du monde universitaire actuel"
Certificat en Autoencodeurs, GAN et Modèles de Diffusion du Deep Learning
La révolution technologique et numérique a généré une augmentation exponentielle de la demande de main-d'œuvre dans le domaine du Deep Learning. Chez TECH Université Technologique, nous avons préparé notre Certificat en Autoencodeurs, GANs et Modèles de Diffusion en Apprentissage Profond, pour former des professionnels capables de faire face aux nouveaux défis du secteur. Ce programme se concentre sur la formation de professionnels dans l'application pratique des techniques d'apprentissage profond les plus innovantes, telles que les autoencodeurs, les GAN et les modèles de diffusion. Grâce à ce Certificat, l'étudiant acquerra les compétences nécessaires pour comprendre et appliquer ces modèles à des problèmes réels, et ainsi être à la pointe de la technologie dans le domaine de l'apprentissage automatique.
Les avancées en matière de Deep Learning ont transformé la manière dont les problèmes complexes sont abordés et résolus dans divers secteurs, et la demande de professionnels formés à l'utilisation de ces techniques a augmenté de manière significative. Dans ce Certificat universitaire, vous plongerez dans les concepts fondamentaux des autoencodeurs, des GAN et des modèles de diffusion, en mettant l'accent sur l'application pratique. En outre, les aspects suivants seront mis à jour : la mise en œuvre de modèles d'apprentissage non supervisés dans des problèmes spécifiques, tels que le traitement d'images, la reconnaissance vocale et la génération de texte ; et la connaissance des différentes techniques d'évaluation et de comparaison des modèles d'apprentissage profond, afin de déterminer lequel est le plus approprié pour un problème donné.