Inscrivez-vous dès maintenant à un diplôme qui vous permettra de créer les algorithmes de Deep Learning les plus avancés’’

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"

En s'inscrivant à ce certificat avancé, les étudiants auront l'occasion d'acquérir des compétences et des connaissances spécialisées qui leur permettront de progresser de manière significative dans le domaine du Deep Learning. Conscient de la complexité et des défis permanents de ce domaine, TECH se concentre sur la fourniture de ressources éducatives innovantes et accessibles 24 heures sur 24 pour aider les étudiants à atteindre leurs objectifs. Tout cela dans le but de leur permettre de se développer avec succès depuis chez eux ou n'importe où dans un domaine aussi compétitif que le Deep Learning.

Il atteint les objectifs fixés par l'université et résout un grand nombre de problèmes de la vie quotidienne grâce à l'IA"

Objectifs généraux

• Étayer 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
• Étayer les concepts clés et les 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 Deep Computer Vision avec les Réseaux Neuronaux Convolutifs

• Explorer et comprendre le fonctionnement des couches convolutives et de clustering pour l'architecture Visual Cortex
• Développer des architectures CNN avec Keras
• Utiliser des modèles Keras pré-entraînés pour la classification, la localisation, la détection et le suivi d'objets, et la segmentation sémantique

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 Reinforcement Learning

• Utiliser les gradients pour optimiser la politique d'un agent
• Évaluer l'utilisation de réseaux neuronaux pour améliorer la précision des décisions d'un agent
• Mettre en œuvre différents algorithmes de stimulation pour améliorer les performances d'un agent

Vous aurez tout ce dont vous avez besoin pour développer des architectures CNN avec Keras"