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Les séquences de traitement sont une technique fondamentale du Deep Learning qui s’est avérée très efficace pour résoudre les problèmes dans différents domaines. Ces techniques permettent aux réseaux neuronaux de comprendre la structure temporelle ou spatiale des données entrantes, ce qui améliore la précision des prédictions et la qualité des solutions.

C’est la raison pour laquelle TECH a conçu un Certificat en Traitement des Séquences en Deep Learning qui vise à doter les étudiants des aptitudes et des compétences nécessaires pour exercer leur travail en tant que spécialistes, avec la plus grande efficacité et qualité possible. Ainsi, tout au long de ce programme, des aspects tels que le traitement du Langage Naturel ou les Modèles Génératifs, l’Analyse des Composants Principaux ou la Validation Croisée seront abordés.

Tout cela, grâce à un mode pratique 100% en ligne qui permet aux élèves d'organiser leur emploi du temps et leurs études, en les combinant avec leur travail. En outre, ce diplôme dispose du matériel théorique et pratique le plus complet du marché, ce qui facilite le processus d'étude de l'étudiant et lui permet d'atteindre ses objectifs rapidement et avec précision.

Devenez un expert en Deep Learning en seulement 6 semaines et avec une totale liberté d’organisation des horaires, afin que vous puissiez combiner vos études avec vos autres professions” 

Ce Certificat en Séquences de Traitement 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 Séquences de Traitement en Deep Learning
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques de l'ouvrage fournissent des informations sportives 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

Atteignez votre plein potentiel en tant qu’expert en Séquences de Traitement en Deep Learning, grâce à TECH et aux matériaux les plus innovants” 

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. 

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Toutes les ressources pédagogiques de ce programme ont été conçues par les professionnels renommés qui composent l'équipe d'experts de TECH dans le domaine de l'Informatique. Ces spécialistes ont mis à profit leur une grande expérience et leurs connaissances spécialisées pour créer un contenu pratique et totalement actualisé. Tout cela en s’appuyant sur la méthodologie pédagogique la plus efficace, le Relearning de TECH.

La vision la plus complète et la plus complète de l’un des domaines les plus importants du Deep Learning, pour vous aider à réussir rapidement et avec précision” 

Module 1. Séquences de traitement à l'aide de RNN (Réseaux Neuronaux Récurrents) et de CNN (Réseaux Neuronaux Convolutifs)

1.1. Neurones et couches récurrentes 

1.1.1. Types de neurones récurrents 
1.1.2. Architecture d'une couche récurrente 
1.1.3. Applications des couches récurrentes 

1.2. Formation des Réseaux Neuronaux Récurrents (RNN) 

1.2.1. Backpropagation dans le temps (BPTT) 
1.2.2. Gradient stochastique descendant 
1.2.3. Régularisation dans l'apprentissage des RNN 

1.3. Évaluation des modèles RNN 

1.3.1. Mesures d'évaluation 
1.3.2. Validation croisée. 
1.3.3. Réglage des hyperparamètres 

1.4. RNN pré-entraînés 

1.4.1. Réseaux pré-entraînés 
1.4.2. Transfert de l'apprentissage 
1.4.3. Réglage fin 

1.5. Prévision d'une série temporelle 

1.5.1. Modèles statistiques pour la prévision 
1.5.2. Modèles de séries temporelles 
1.5.3. Modèles basés sur des réseaux neuronaux 

1.6. Interprétation des résultats de l'analyse des séries chronologiques 

1.6.1. Analyse en composantes principales 
1.6.2. Analyse en grappes 
1.6.3. Analyse de corrélation 

1.7. Traitement des longues séquences 

1.7.1. Long Short-Term Memory (LSTM) 
1.7.2. Gated Recurrent Units (GRU) 
1.7.3. Convolutionnels 1D 

1.8. Apprentissage de séquences partielles 

1.8.1. Méthodes d'apprentissage en profondeur 
1.8.2. Modèles génératifs 
1.8.3. Apprentissage par renforcement 

1.9. Application Pratique des RNN et CNN 

1.9.1. Traitement du langage naturel 
1.9.2. Reconnaissance des formes 
1.9.3. Vision par ordinateur 

1.10. Différences dans les résultats classiques 

1.10.1. Méthodes classiques vs RNN 
1.10.2. Méthodes classiques vs CNN 
1.10.3. Différence de temps d'apprentissage 

Grâce à la méthodologie d'enseignement la plus efficace, vous pourrez acquérir de nouvelles connaissances de manière agile et progressive, sans passer trop de temps à étudier"