Présentation

Vous maîtriserez les principes du Deep Learning et générerez les prédictions les plus précises grâce à ce certificat avancé 100% en ligne"

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Les Réseaux Neuronaux constituent la base fondamentale de l'Apprentissage Profond. Inspirés du fonctionnement du cerveau humain et composés de neurones, ces systèmes fournissent la base computationnelle permettant aux machines d'apprendre efficacement et automatiquement à partir de données. De cette manière, ils effectuent des tâches complexes avec des performances similaires, voire supérieures, à celles des humains dans de multiples tâches telles que la traduction automatique ou l'analyse de grands ensembles de données. Toutefois, ces outils doivent encore relever plusieurs défis qui limitent leur efficacité et leur applicabilité dans certains domaines. Les experts ont donc la responsabilité d'actualiser fréquemment leurs connaissances afin de rester à la pointe de tous les développements dans ce domaine et de les intégrer dans leur pratique afin d'optimiser leurs procédures. 

Dans ce contexte, TECH crée un certificat avancé qui offrira une solide compréhension du fonctionnement du Deep Learning, ainsi que les outils les plus avancés pour construire des Réseaux Neuronaux. Le programme d'études couvrira les principes mathématiques fondamentaux (tels que les fonctions ou les dérivés) jusqu'aux principes de l'Apprentissage Supervisé (y compris les différents modèles, les mesures d'évaluation et la sélection des hyperparamètres). Le plan d'études mettra également l'accent sur les nombreuses utilisations de l'Apprentissage Profond, de sorte que les diplômés seront conscients de la situation actuelle du marché du travail et multiplieront leurs chances de réussite dans des domaines tels que le secteur automobile, l'informatique, la biologie ou la finance. Il convient de noter que le diplôme universitaire comprendra l'analyse de cas réels dans des environnements d'apprentissage simulés. Les étudiants apprendront des leçons précieuses qu'ils intégreront dans leurs procédures afin d'en assurer la viabilité.  

Pour consolider tout ce contenu, TECH utilise la méthodologie innovante du Relearning. Celle-ci est basée sur un retour constant sur l'information et sur l'adaptation aux besoins individuels des étudiants sur la base d'une répétition ciblée. Avec n'importe quel appareil électronique doté d'un accès à Internet, les étudiants pourront accéder au Campus Virtuel et obtenir les contenus didactiques les plus complets du marché de l'éducation.  

Vous souhaitez vous spécialiser dans l'utilisation des Machines d'Apprentissage Supervisé? Obtenez-le grâce à 450 heures du meilleur enseignement numérique"

Ce certificat avancé en 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 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

Vous entrerez dans le monde des algorithmes d'apprentissage profond et acquerrez des connaissances techniques qui vous permettront d'exceller dans le domaine des Sciences Sociales.

Le programme comprend dans son corps enseignant des professionnels du secteur qui apportent à cette formation l'expérience de leur travail, ainsi que des spécialistes reconnus de grandes sociétés et d'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.   

Vous vous plongerez dans l'architecture des Réseaux Neuronaux et leurs différents types pour résoudre des problèmes quotidiens grâce à l'Apprentissage Profond”

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Un programme complet qui incorpore toutes les connaissances dont vous avez besoin pour faire un pas vers la plus haute qualité dans le domaine de la Vision Artificielle”

Objectifs et compétences

Le certificat avancé transforme les diplômés en véritables références en matière de Deep Learning. A l'issue du parcours académique, ils auront acquis une solide connaissance de la discipline et de nouvelles compétences qui amélioreront considérablement leurs possibilités de progression dans l'industrie technologique. En outre, ils seront très bien préparés pour affronter avec succès tous les obstacles qu'ils rencontreront dans le cadre de leurs activités. Les experts pourront également développer des projets liés à l'Intelligence Artificielle afin d'offrir des solutions hautement innovantes et créatives aux entreprises les plus prestigieuses de leur environnement.

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Obtenez les clés pour optimiser les paramètres de Backward Pass grâce à à ce certificat avancé" 

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. Fondements Mathématiques Deep Learning

  • Développer la règle de la chaîne pour calculer les dérivées des fonctions imbriquées
  • Analyser comment de nouvelles fonctions sont créées à partir de fonctions existantes et comment les dérivées sont calculées
  • Examiner le concept de Backward Pass et comment les dérivées des fonctions vectorielles sont appliquées à l'apprentissage automatique
  • Apprendre à utiliser TensorFlow pour construire des modèles personnalisés
  • Comprendre comment charger et traiter des données à l'aide des outils TensorFlow
  • Fondamentaliser les concepts clés du traitement du langage naturel NLP avec les RNN et les mécanismes d'attention
  • Explorer les fonctionnalités des bibliothèques des transformers Hugging Face et d'autres outils de traitement du langage naturel pour les appliquer aux problèmes de vision
  • Apprendre à construire et à entraîner des modèles d'autoencodeurs, des GAN et des modèles de diffusion
  • Comprendre comment les auto-encodeurs peuvent être utilisés pour coder des données de manière efficace

Module 2. Principes du Deep Learning

  • Analyser le fonctionnement de la régression linéaire et la manière dont elle peut être appliquée aux modèles de réseaux neuronaux
  • Déterminer les principes fondamentaux de l'optimisation des hyperparamètres pour améliorer les performances des modèles de réseaux neuronaux
  • Déterminer comment les performances des modèles de réseaux neuronaux peuvent être évaluées à l'aide de l'ensemble de l'apprentissage et de test

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

  • Analyser l'architecture des réseaux neuronaux et les principes de leur fonctionnement
  • Déterminer la façon dont les réseaux neuronaux peuvent être appliqués à une variété de problèmes
  • Établir la méthode d'optimisation des performances des modèles d'apprentissage profond en réglant les hyperparamètres
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 Un apprentissage contextuel et réaliste qui vous plongera dans la réalité d'une profession exigeante" 

Certificat Avancé en Deep Learning

Vous souhaitez vous immerger dans le monde fascinant du Deep Learning et développer des compétences avancées ? TECH Global University a l'option idéale pour vous. Grâce à un expert universitaire complet en Deep Learning, vous acquerrez une compréhension approfondie des techniques d'apprentissage profond et de leur application dans une variété de domaines. Avec un programme d'études novateur, dispensé en ligne, vous explorerez les principes fondamentaux de l'apprentissage profond, y compris les réseaux neuronaux, les algorithmes d'apprentissage profond et les architectures avancées telles que les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) et les réseaux neuronaux récurrents (RNN). Vous apprendrez comment ces techniques peuvent modéliser des données complexes et effectuer des tâches sophistiquées de manière automatisée. En outre, vous découvrirez les diverses applications du Deep Learning dans des domaines tels que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel, la robotique, la médecine, l'industrie automobile, etc. Vous explorerez comment ces technologies transforment des industries entières et créent de nouvelles opportunités d'innovation. Vous développerez des compétences spécialisées et des connaissances avancées qui vous permettront de jouer un rôle de premier plan dans la création et l'application des technologies d'apprentissage profond de nouvelle génération.

Devenez diplômé de la plus grande Faculté d'Intelligence Artificielle en ligne

Grâce à un apprentissage robuste et interactif 100% virtuel, nous vous transformerons en un expert de haut niveau pour relever les plus grands défis dans le domaine. Ici, vous maîtriserez le développement de modèles avancés du Deep Learning pour résoudre des problèmes spécifiques dans différents domaines. Vous apprendrez à concevoir, former et évaluer des réseaux neuronaux profonds capables d'effectuer des tâches complexes telles que la reconnaissance d'images, la génération de texte, la traduction automatique et plus encore. En outre, vous apprendrez les techniques d'optimisation et le réglage des hyperparamètres pour améliorer les performances des modèles de Deep Learning. Enfin, vous découvrirez comment sélectionner la bonne architecture, régler les paramètres du modèle et optimiser la fonction de perte pour obtenir des résultats optimaux dans diverses applications. À partir de là, vous envisagerez votre avenir en tant qu'expert en Deep Learning hautement qualifié et très demandé. Vous deviendrez un leader dans la création et l'application des technologies d'apprentissage profond qui transforment la façon dont nous interagissons avec le monde numérique et physique. Inscrivez-vous maintenant et commencez votre voyage vers l'excellence en Deep Learning !