Soyez au fait des dernières tendances en matière d'Intelligence Artificielle et spécialisez-vous dans la création de modèles avancés avec le Certificat avancé en Deep Learning" 

L'Intelligence Artificielle est l'un des domaines les plus prometteurs dans le monde de la technologie et transforme rapidement le monde. Le Deep Learning est utilisé dans de plus en plus de domaines, de la vision par ordinateur à la traduction automatique, et sa demande sur le marché du travail augmente rapidement. Cependant, il implique une grande complexité algorithmique et, compte tenu de la rapidité des avancées dans ce domaine, un grand nombre de qualifications académiques sont devenues obsolètes, au détriment des professionnels de l'informatique. 

Heureusement, le Certificat avancé en Deep Learning est un programme académique entièrement mis à jour qui offre un haut niveau de préparation dans le domaine de l'Intelligence Artificielle, avec un accent particulier sur le Deep Learning. Le diplôme est conçu pour fournir aux étudiants les connaissances et les compétences nécessaires pour développer des projets dans ce domaine et maîtriser le fonctionnement des algorithmes d'apprentissage profond. Pour ce faire, ils passeront par l'utilisation de TensorFlow pour construire des modèles personnalisés ou des dérivés de fonctions vectorielles pour apprendre automatiquement, ainsi que par l'exploration des fonctionnalités des Bibliothèque de Transformers de Hugging Face. 

Le cours est 100% en ligne et présente la méthodologie pédagogique innovante du Relearning, qui repose sur un retour d'information constant et l'adaptation aux besoins individuels des étudiants sur la base d'une réitération ciblée. Le Certificat avancé en Deep Learning offre également une flexibilité dans l'organisation des ressources académiques, permettant aux étudiants d'adapter leur cycle de formation à leurs propres besoins et à leur emploi du temps.

Plongez dans le monde fascinant des algorithmes d'apprentissage profond et acquérez des connaissances spécialisées qui vous permettront d'exceller dans le domaine de la Science des Données"

Ce Certificat avancé 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 de l'ouvrage fournit des informations technologiques 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 

Saisissez l'opportunité de vous spécialiser avec les meilleurs professionnels de L'Intelligence Artificielle"

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

Bénéficiez d'une formation de pointe qui vous permettra de participer à la révolution numérique et de faire la différence dans votre avenir professionnel"

Mettez-vous à jour sur l'architecture des réseaux neuronaux et leurs différents types pour résoudre des problèmes de la vie quotidienne grâce au Deep Learning"

Le programme éducatif de ce Certificat avancé guidera les étudiants à travers un large parcours académique allant des principes mathématiques de Deep Learning à l'entraînement des réseaux neuronaux profonds, l'évaluation des modèles d'apprentissage profond et la visualisation des résultats Le programme d'études est complet et est complété par une variété de ressources pédagogiques innovantes disponibles sur le Campus Virtuel du diplôme. 

Accédez au programme avec la vision la plus actuelle et la plus complète du Deep Learning” 

Module 1. Fondements mathématiques Deep Learning

1.1. Fonctions dérivées 

1.1.1. Fonctions linéaires 
1.1.2. Dérivées partielles 
1.1.3. Dérivées d'ordre supérieur 

1.2. Fonctions imbriquées 

1.2.1. Fonctions composées 
1.2.2. Fonctions inversées 
1.2.3. Fonctions récursives 

1.3. La règle de la chaîne 

1.3.1. Dérivées de fonctions imbriquées 
1.3.2. Dérivées de fonctions composées 
1.3.3. Dérivées de fonctions inversées 

1.4. Fonctions à entrées multiples 

1.4.1. Fonctions de plusieurs variables 
1.4.2. Fonctions vectorielles 
1.4.3. Fonctions matricielles 

1.5. Dérivées de fonctions à entrées multiples 

1.5.1. Dérivées partielles 
1.5.2. Dérivées directionnelles 
1.5.3. Dérivées mixtes 

1.6. Fonctions à entrées vectorielles multiples 

1.6.1. Fonctions vectorielles linéaires 
1.6.2. Fonctions vectorielles non linéaires 
1.6.3. Fonctions vectorielles matricielles 

1.7. Création de nouvelles fonctions à partir de fonctions existantes 

1.7.1. Somme de fonctions 
1.7.2. Produit de fonctions 
1.7.3. Composition de fonctions 

1.8. Dérivées de fonctions à entrées vectorielles multiples 

1.8.1. Dérivées de fonctions linéaires 
1.8.2. Dérivées de fonctions non linéaires 
1.8.3. Dérivées de fonctions composées 

1.9. Fonctions vectorielles et leurs dérivées: Allez encore plus loin 

1.9.1. Dérivées directionnelles 
1.9.2. Dérivées mixtes 
1.9.3. Dérivées matricielles 

1.10. Le Backward Pass 

1.10.1. Propagation des erreurs 
1.10.2. Application des règles de mise à jour 
1.10.3. Optimisation des paramètres 

Module 2. Principes du Deep Learning 

2.1. Apprentissage Supervisé 

2.1.1. Machines d'apprentissage supervisé 
2.1.2. Utilisations de l'apprentissage supervisé 
2.1.3. Différences entre l'apprentissage supervisé et non supervisé 

2.2. Modèles d'apprentissage supervisé 

2.2.1. Modèles linéaires 
2.2.2. Modèles d'arbres de décision 
2.2.3. Modèles des réseaux neuronaux 

2.3. Régression linéaire 

2.3.1. Régression linéaire simple 
2.3.2. Régression linéaire multiple 
2.3.3. Analyse de régression 

2.4. Formation au modèle 

2.4.1. Batch Learning 
2.4.2. Online Learning 
2.4.3. Méthodes d’optimisation 

2.5. Évaluation du modèle: Ensemble d'entraînement vs ensemble de test 

2.5.1. Mesures d'évaluation 
2.5.2. Validation croisée
2.5.3. Comparaison des ensembles de données 

2.6. Évaluation du modèle: Le code 

2.6.1. Génération de prédictions 
2.6.2. Analyse des erreurs 
2.6.3. Mesures d'évaluation 

2.7. Analyse des variables 

2.7.1. Identification des variables pertinentes 
2.7.2. Analyse de corrélation 
2.7.3. Analyse de régression 

2.8. Explicabilité des modèles de réseaux neuronaux 

2.8.1. Modèles interprétatifs 
2.8.2. Méthodes de visualisation 
2.8.3. Méthodes d'évaluation 

2.9. Optimisation 

2.9.1. Méthodes d’optimisation 
2.9.2. Techniques de régularisation 
2.9.3. L'utilisation des graphes 

2.10. Hyperparamètres 

2.10.1. Sélection des hyperparamètres 
2.10.2. Recherche de paramètres 
2.10.3. Réglage des hyperparamètres 

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

3.1. Apprentissage profond 

3.1.1. Types d'apprentissage profond 
3.1.2. Applications de l'apprentissage profond 
3.1.3. Avantages et Inconvénients de l'apprentissage profond 

3.2. Opérations 

3.2.1. Somme 
3.2.2. Produit 
3.2.3. Transfert 

3.3. Couches 

3.3.1. Couche d'entrée 
3.3.2. Couche cachée 
3.3.3. Couche de sortie 

3.4. Liaison des couches et opérations 

3.4.1. Conception des architectures 
3.4.2. Connexion entre les couches 
3.4.3. Propagation vers l'avant 

3.5. Construction du premier réseau neuronal 

3.5.1. Conception du réseau 
3.5.2. Établissement des poids 
3.5.3. Entraînement du réseau 

3.6. Entraîneur et optimiseur 

3.6.1. Sélection de l'optimiseur 
3.6.2. Établissement d'une fonction de perte 
3.6.3. Établissement d'une métrique 

3.7. Application des principes des réseaux neuronaux 

3.7.1. Fonctions d'Activation 
3.7.2. Propagation à rebours 
3.7.3. Paramétrage 

3.8. Des neurones biologiques aux neurones artificiels 

3.8.1. Fonctionnement d'un neurone biologique 
3.8.2. Transfert de connaissances aux neurones artificiels 
3.8.3. Établissement de relations entre les deux 

3.9. Mise en œuvre du MLP (Perceptron Multicouche) avec Keras 

3.9.1. Définition de la structure du réseau 
3.9.2. Compilation du modèle 
3.9.3. Formation au modèle 

3.10. Hyperparamètres de Fine Tuning des Réseaux Neuronaux

3.10.1. Sélection de la fonction d'activation 
3.10.2. Réglage du Learning Rate 
3.10.3. Réglage des poids

Spécialisez-vous dans l'application du Fine Tuning aux modèles d'IA grâce au contenu innovant du Certificat avancé"