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Les progrès dans le domaine du Deep Learning ont été importants ces dernières années grâce au développement de nouvelles techniques et méthodologies qui permettent d'entraîner les modèles d'apprentissage profond avec plus de performance et d'efficacité. Par conséquent, il existe une forte demande de professionnels hautement qualifiés dans ce domaine pour appliquer ces techniques à des projets innovants et stimulants, ce qui explique pourquoi les informaticiens d'aujourd'hui sont confrontés à une opportunité fantastique.

C'est pourquoi ce Certificat avancé en Deep Learning Avancé a été créé, qui se compose de plusieurs unités thématiques qui abordent les aspects les plus pertinents du Deep Learning, de l'apprentissage supervisé à l'apprentissage par renforcement et à la génération de texte. En outre, les participants auront l'occasion de maîtriser des techniques avancées telles que l'utilisation de réseaux neuronaux récurrents.

En outre, leDeep Learning Avancé en Deep Learning Avancé est enseigné en ligne, ce qui permet aux étudiants d'accéder au contenu du diplôme à tout moment et en tout lieu. De même, la méthodologie pédagogique du Relearning se concentre sur l'apprentissage autonome et dirigé par la réitération de concepts, promouvant ainsi le progrès éducatif des étudiants. En outre, le programme offre une grande flexibilité dans l'organisation des ressources académiques, ce qui permet aux étudiants d'adapter leur apprentissage à leur emploi du temps et à leurs besoins spécifiques.

Démarquez-vous avec un Certificat avancé qui vous permettra de jeter les bases pour reproduire le succès d'entreprises d'IA comme OpenAI ou DeepMind"

Le Certificat avancé en Deep Learning Avancé 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 Avancé
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques de l'ouvrage fournissent des informations technologique 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

Lancez votre carrière en tant qu'informaticien créant des modèles avancés de Deep Computer Vision"

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.

Vous serez une référence dans la création de modèles d'IA qui produisent un langage naturel d'une qualité étonnante"

Vous ferez l'objet d'études de cas utiles qui amélioreront vos compétences pour optimiser la politique d'un agent"

Le Certificat avancé en Deep Learning Avancé est un programme éducatif qui fournira aux étudiants un large bagage académique, couvrant tous les aspects clés pour la création des architectures de réseaux neuronaux artificiels les plus avancés et des techniques telles que le Reinforcement Learning, clé dans les modèles d'IA bien connus tels que ChatGPT. Le programme d'études est complet et est complété par une variété de ressources pédagogiques innovantes disponibles sur le Campus Virtuel du programme.

Un programme d'études très complet qui vous donnera la vision la plus globale et la plus actuelle du Deep Learning"

Module 1. Deep Computer Vision avec les Réseaux Neuronaux Convolutifs

1.1. L’Architecture Visual Cortex

1.1.1. Fonctions du cortex visuel
1.1.2. Théorie de la vision computationnelle
1.1.3. Modèles de traitement des images

1.2. Couches convolutives

1.2.1. Réutilisation des poids dans la convolution
1.2.2. Convolution 2D
1.2.3. Fonctions d'Activation

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

1.3.1. Pooling et Striding
1.3.2. Flattening
1.3.3. Types de Pooling

1.4. Architecture CNN

1.4.1. Architecture VGG
1.4.2. Architecture AlexNet
1.4.3. Architecture ResNet

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

1.5.1. Initialisation des poids
1.5.2. Définition de la couche d'entrée
1.5.3. Définition de la sortie

1.6. Utilisation de modèles Keras pré-entraînés

1.6.1. Caractéristiques des modèles pré-entraînés
1.6.2. Utilisations des modèles pré-entraînés
1.6.3. Avantages des modèles pré-entraînés

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

1.7.1. Apprentissage par transfert
1.7.2. Processus d'apprentissage par transfert
1.7.3. Avantages de l'apprentissage par transfert

1.8. Classification et localisation en Deep Computer Vision

1.8.1. Classification des images
1.8.2. Localisation d'objets dans les images
1.8.3. Détection d'objets

1.9. Détection et suivi d'objets

1.9.1. Méthodes de détection d'objets
1.9.2. Algorithmes de suivi d'objets
1.9.3. Techniques de suivi et de localisation

1.10. Segmentation sémantique

1.10.1. Apprentissage profond pour la segmentation sémantique
1.10.2. Détection des bords
1.10.3. Méthodes de segmentation basées sur des règles 

Module 2. Traitement du langage naturel (NLP) avec les Réseaux Récurrents Naturels (NNN) et l'Attention 

2.1. Génération de texte à l'aide de RNN

2.1.1. Formation d'un RNN pour la génération de texte
2.1.2. Génération de langage naturel avec RNN
2.1.3. Applications de génération de texte avec RNN

2.2. Création d'ensembles de données d'entraînement

2.2.1. Préparation des données pour l'entraînement des RNN
2.2.2. Stockage de l'ensemble de données de formation
2.2.3. Nettoyage et transformation des données

2.3. Analyse des Sentiments

2.3.1. Classement des opinions avec RNN
2.3.2. Détection des problèmes dans les commentaires
2.3.3. Analyse des sentiments à l'aide d'algorithmes d'apprentissage profond

2.4. Réseau encodeur-décodeur pour la traduction automatique neuronale

2.4.1. Formation d'un RNN pour la traduction automatique
2.4.2. Utilisation d'un réseau encoder-decoder pour la traduction automatique
2.4.3. Améliorer la précision de la traduction automatique avec les RNN

2.5. Mécanismes de l’attention

2.5.1. Application de mécanismes de l’attention avec les RNN
2.5.2. Utilisation de mécanismes d'attention pour améliorer la précision des modèles
2.5.3. Avantages des mécanismes d'attention dans les réseaux neuronaux

2.6. Modèles Transformers

2.6.1. Utilisation des modèles Transformers pour le traitement du langage naturel
2.6.2. Application des modèles Transformers pour la vision
2.6.3. Avantages des modèles Transformers

2.7. Transformers pour la vision

2.7.1. Utilisation des modèles Transformers pour la vision
2.7.2. Prétraitement des données d'imagerie
2.7.3. Entrainement de modèle Transformers pour la vision

2.8. Bibliothèque de Transformers de Hugging Face

2.8.1. Utilisation de la bibliothèque de Transformers de Hugging Face
2.8.2. Application de la bibliothèque de Transformers de Hugging Face
2.8.3. Avantages de la bibliothèque de Transformers de Hugging Face

2.9. Autres bibliothèques de Transformers. Comparaison

2.9.1. Comparaison entre les différentes bibliothèques de Transformers
2.9.2. Utilisation des autres bibliothèques de Transformers
2.9.3. Avantages des bibliothèque de Transformers

2.10. Développement d'une Application NLP avec RNN et Atención Application Pratique

2.10.1. Développer une application du traitement du langage naturel à l'aide de RNN et de l'attention
2.10.2. Utilisation des RNN, des mécanismes de soins et des modèles Transformers dans l'application
2.10.3. Évaluation de l'application pratique

Module 3. Reinforcement Learning

3.1. Optimisation des récompenses et recherche de politiques

3.1.1. Algorithmes d'optimisation des récompenses
3.1.2. Processus de recherche de politiques
3.1.3. Apprentissage par renforcement pour l'optimisation des récompenses

3.2. OpenAI

3.2.1. Environnement OpenAI Gym
3.2.2. Création d'environnements OpenAI
3.2.3. Algorithmes d'apprentissage par renforcement OpenAI

3.3. Politiques des réseaux neuronaux

3.3.1. Réseaux neuronaux convolutifs pour la recherche de politiques
3.3.2. Politiques d'apprentissage profond
3.3.3. Extension des politiques de réseaux neuronaux

3.4. Évaluation des actions : le problème de l'allocation des crédits

3.4.1. Analyse de risque pour l'allocation de crédit
3.4.2. Estimation de la rentabilité des crédits
3.4.3. Modèles d'évaluation du crédit basés sur des réseaux neuronaux

3.5. Gradients de politique

3.5.1. Apprentissage par renforcement avec gradients de politique
3.5.2. Optimisation du gradient de politique
3.5.3. Algorithmes de gradient de politique

3.6. Processus de décision de Markov

3.6.1. Optimisation des processus de décision de Markov
3.6.2. Apprentissage par renforcement pour les processus de décision de Markov
3.6.3. Modèles de processus de décision de Markov

3.7. Apprentissage par différence temporelle et Q-Learning

3.7.1. Application des différences temporelles à l'apprentissage
3.7.2. Application du Q-Learning à l'apprentissage
3.7.3. Optimisation des paramètres du Q-Learning

3.8. Application du Deep Q-Learning et des variantes du Deep Q-Learning

3.8.1. Construction de réseaux neuronaux profonds pour Deep Q-Learning
3.8.2. Application du Deep Q-Learning
3.8.3. Variations du Deep Q- Learning

3.9. Algorithmes de Reinforment Learning

3.9.1. Algorithmes d'apprentissage par renforcement
3.9.2. Algorithmes d'apprentissage par récompense
3.9.3. Algorithmes d'apprentissage par punition

3.10. Conception d'un environnement d'apprentissage par renforcement Application Pratique

3.10.1. Conception d'un environnement d'apprentissage par renforcement
3.10.2. Application d'un algorithme d'apprentissage par renforcement
3.10.3. Évaluation d'un algorithme d'apprentissage par renforcement

Il vous suffira d'un PC ou d'une tablette pour accéder à des contenus pédagogiques qui font référence dans la spécialisation des techniques de Deep Learning Avancé"