DiplĂ´me universitaire
La plus grande faculté d’ingénieurs du monde”
Présentation
Maîtriser, grâce à ce diplôme, l'interprétation des résultats de l'analyse des séries temporelles qui permettent d'optimiser l'analyse des composantes et des relations”
Le traitement des sĂ©quences dans l'apprentissage profond est devenu très important pour rĂ©soudre des problèmes complexes, en particulier dans le traitement du langage naturel et la comprĂ©hension des schĂ©mas dans les donnĂ©es temporelles. Ainsi, l'importance croissante du traitement des flux de donnĂ©es a entraĂ®nĂ© une demande accrue de professionnels hautement qualifiĂ©s dans ce domaine.Â
Par consĂ©quent, le diplĂ´me de TECH en traitement de sĂ©quences par apprentissage profond offre la possibilitĂ© d'acquĂ©rir des compĂ©tences très recherchĂ©es et de contribuer Ă la rĂ©solution de problèmes complexes dans une variĂ©tĂ© de domaines. Il a ainsi Ă©tĂ© conçu pour rĂ©pondre aux besoins actuels du marchĂ© et fournir aux Ă©tudiants une formation pluridisciplinaire dans le traitement des sĂ©quences de donnĂ©es par l'utilisation des techniques de Deep Learning. Les Ă©tudiants apprendront donc Ă mettre en Ĺ“uvre des techniques avancĂ©es, telles que les rĂ©seaux neuronaux rĂ©currents et convolutifs, pour rĂ©soudre des problèmes pratiques.Â
TECH utilise la mĂ©thodologie efficace du Relearning dans toutes ses qualifications acadĂ©miques, basĂ©e sur la rĂ©pĂ©tition progressive et naturelle des concepts fondamentaux afin que le diplĂ´mĂ© les intègre efficacement. De cette manière, les Ă©tudiants acquièrent les compĂ©tences nĂ©cessaires en adaptant leur rythme d'Ă©tude Ă leur vie personnelle. En outre, les contenus actualisĂ©s et pratiquaes du programme, combinĂ©s Ă cette mĂ©thodologie, garantissent une expĂ©rience didactique complète et rigoureuse dans le traitement des sĂ©quences de donnĂ©es.Â
En outre, le programme est disponible en ligne Ă 100 %, ce qui permet aux Ă©tudiants d'adapter leur rythme d'Ă©tude Ă leurs besoins et d'accĂ©der au contenu thĂ©orique et pratique Ă tout moment et en tout lieu. Ils pourront ainsi accĂ©der aux ressources thĂ©oriques et pratiques de n'importe oĂą et Ă n'importe quel moment, dès lors qu'ils disposent d'un appareil avec une connexion internet. Pour toutes ces raisons, il s'agit d'un programme qui garantit une expĂ©rience d'apprentissage flexible et adaptĂ©e aux besoins individuels de chaque Ă©tudiant.Â
Ce certificat vous permettra de vous familiariser avec les modèles statistiques de prévision, ainsi qu'avec les mesures d'évaluation”
Ce certificat en Traitement des SĂ©quences en Deep Learning contient le programme acadĂ©mique le plus complet et le plus actuel du marchĂ©. Les principales caractĂ©ristiques sont les suivantes:Â
- Le dĂ©veloppement d'Ă©tudes de cas prĂ©sentĂ©es par des experts en Deep LearningÂ
- Les contenus graphiques, schĂ©matiques et Ă©minemment pratiques avec lesquels ils sont conçus fournissent des informations sanitaires essentielles Ă la pratique professionnelleÂ
- Exercices pratiques permettant de rĂ©aliser le processus d'auto-Ă©valuation afin d'amĂ©liorer l’apprentissageÂ
- Il met l'accent sur les mĂ©thodologies innovantes Â
- Cours thĂ©oriques, questions Ă l'expert, forums de discussion sur des sujets controversĂ©s et travail de rĂ©flexion individuelÂ
- Il est possible d'accĂ©der aux contenus depuis tout appareil fixe ou portable dotĂ© d'une connexion Ă internetÂ
apprendrez à travers d'une méthodologie 100 % en ligne qui vous permet d'étudier sans avoir à vous déplacer dans un centre universitaire”
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 Mastère Spécialisé. Pour ce faire, l’étudiant sera assisté d'un innovant système de vidéos interactives, créé par des experts reconnus.
Combinez cet excellent apprentissage avec votre travail professionnel et personnel grâce aux installations d'enseignement offertes par TECH”Â
Tout au long de ce programme académique, vous en apprendrez davantage sur le traitement des longues séquences et vous serez en mesure d'effectuer des analyses en grappes”
Objectifs et compétences
L'objectif du diplôme est de permettre au diplômé d'accéder aux contenus théoriques, pratiques et complémentaires les plus innovants en matière de séquences de traitement du Deep Learning, sur une période de seulement 6 semaines. Grâce à la grande qualité du programme d'études, tout professionnel pourra atteindre ses objectifs les plus élevés grâce à ce diplôme adapté à ses besoins et présenté dans un format 100 % en ligne, pratique et accessible.
Apprendre, avec ce diplôme, les types d'entraînement des réseaux neuronaux récurrents et de rétropropagation au fil du temps”
Objectifs généraux
- Fondamentaliser les concepts clés des fonctions mathématiques et de leurs dérivés
- Appliquer ces principes aux algorithmes d'apprentissage profond pour apprendre automatiquementÂ
- Examiner les concepts clés de l'apprentissage supervisé et la manière dont ils s'appliquent aux modèles de réseaux neuronaux
- Analyser la formation, l'Ă©valuation et l'analyse des modèles de rĂ©seaux neuronauxÂ
- Comprendre les concepts clés et les principales applications de l'apprentissage profond
- Mettre en Ĺ“uvre et optimiser les rĂ©seaux neuronaux avec KerasÂ
- DĂ©velopper des connaissances spĂ©cialisĂ©es sur l'entraĂ®nement des rĂ©seaux neuronaux profondsÂ
- Analyser les mécanismes d'optimisation et de régularisation nécessaires à l'entraînement des réseaux neuronaux profonds
Objectifs spécifiques
- 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
À l'issue de ce programme, vous aurez une connaissance approfondie des RNN et des réseaux pré-entraînés”
Certificat en Traitement des Séquences en Deep Learning
De nos jours, l'utilisation des techniques d'intelligence artificielle est de plus en plus courante dans de multiples domaines, ce qui a entraîné une demande croissante de professionnels hautement formés à la gestion des outils et des techniques liés au traitement des données. En ce sens, le Certificat sur les séquences de traitement de l'apprentissage profond, offert par TECH Université Technologique, se concentre sur la formation de professionnels capables d'aborder les problèmes de traitement des données profondes et d'appliquer des solutions basées sur des techniques d'apprentissage profond.
Le Certificat se concentre sur la gestion des techniques de traitement des séquences dans l'apprentissage profond, qui permettent d'analyser les données structurées et non structurées afin d'identifier des modèles complexes et de générer des prédictions précises. Dans ce programme de formation, l'utilisation des réseaux neuronaux récurrents et des réseaux neuronaux convolutifs pour le traitement des séquences de données sera explorée en profondeur, permettant aux étudiants d'acquérir les compétences nécessaires pour concevoir et mettre en œuvre des solutions efficaces à des problèmes réels. L'accent sera également mis sur l'utilisation d'outils et de langages de programmation tels que Python et TensorFlow, qui sont fondamentaux dans le monde de l'apprentissage automatique.