Spécialisez-vous dans les différentes applications du Deep Learning afin de contribuer à la transformation technologique de la société” 

Le Deep Learning a permis de faire progresser des domaines tels que la Vision par Ordinateur, le traitement du Langage Naturel et la Robotique. Actuellement, l'application de ces techniques est de plus en plus demandée dans différents secteurs tels que la Médecine, l'Ingénierie, le Marketing ou la Sécurité, entre autres. Par exemple, en Médecine, le Deep Learning s'est avéré très utile dans la détection anticipée de maladies grâce à l'analyse d'images médicales. En Marketing, il peut être utilisé pour faire des prédictions précises sur le comportement des consommateurs et personnaliser les offres. 

Ce ne sont là que quelques exemples qui illustrent l'importance de la spécialisation dans ce domaine. C'est ainsi qu'a été conçu le certificat avancé en Applications du Deep Learning, un programme qui vise à préparer des professionnels capables d'utiliser ces techniques dans différents contextes. Le diplôme se compose de modules qui abordent les applications les plus populaires du Deep Learning et les étudiants seront mis à jour dans la conception et la formation des réseaux neuronaux récurrents, des Autoencodeurs, des GAN et des Modèles de Diffusion, entre autres points clés. 

En outre, le diplôme utilise la méthodologie pédagogique Relearning pour assimiler les concepts plus rapidement. De même, la flexibilité dans l'organisation des ressources académiques permet aux étudiants d'adapter leur temps d'étude à leurs besoins personnels et professionnels. Et toujours entièrement en ligne.

Vous développerez des compétences très recherchées pour exceller dans un secteur de plus en plus mondial tel que le Deep Learning”   

Ce certificat avancé en Applications du Deep Learning contient le programme le plus complet et le plus actualisé du marché. Ses caractéristiques sont les suivantes: 

• Le développement d'études de cas présentées par des experts en des Applications du 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 
• Des 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 

Gagnez un avantage concurrentiel sur le marché du travail en générant du texte à l'aide de réseaux neuronaux récurrents”   

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, c'est-à-dire un environnement simulé qui fournira une formation immersive programmée pour s'entraîner 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 académique. Pour ce faire, l’étudiant sera assisté d'un innovant système de vidéos interactives, créé par des experts reconnus.

Évaluer de manière experte l'utilisation de réseaux neuronaux pour améliorer la précision des décisions d'un agent"

Mettez en œuvre des algorithmes de renforcement avancés pour améliorer les performances des agents avec ce certificat avancé''

En s'inscrivant à ce certificat avancé de 450 heures, les étudiants auront la possibilité d'acquérir des compétences et des connaissances spécialisées qui leur permettront de progresser dans le domaine du Deep Learning de manière significative. Pour cette raison, TECHse concentre sur l'offre de ressources pédagogiques innovantes et facilement accessibles pour aider les étudiants à atteindre leurs objectifs. Tout cela dans le but de leur permettre de développer leurs compétences dans un domaine aussi exigeant que celui de l'Apprentissage Profond. 

Atteignez les objectifs proposés par TECH et développez des applications pratiques du Traitement du Langage Naturel avec RNN”  

Objectifs généraux

• Fondamentaliser 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 
• Fondamentaux des concepts clés et des principales applications de l'apprentissage profond 
• Implémentation et optimisation des réseaux neuronaux avec Keras 
• Développer une expertise dans l'entraînement des réseaux neuronaux profonds 
• Analyser les mécanismes d'optimisation et de régularisation nécessaires pour l'entraînement des réseaux neuronaux profonds  

Objectifs spécifiques

Module 1. 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 2. Traitement du Langage Naturel NLP avec les RNN 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 3. 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 
  
  

Vous serez une référence dans la mise en œuvre des techniques PCA avec un codeur automatique linéaire incomplet”