Revolutionieren Sie den Technologiesektor dank dieses Privaten Masterstudiengangs in Deep Learning"

Die rasante technologische Entwicklung der letzten Jahre hat das selbstfahrende Auto, die Früherkennung schwerer Krankheiten durch hochpräzise bildgebende Geräte oder die Gesichtserkennung durch mobile Anwendungen in greifbare Nähe gerückt. Diese neuen Innovationen zielen heute darauf ab, die Präzision der Automatisierung und die Qualität der erzielten Ergebnisse zu verbessern.

Ein Szenario, in dem der Informatiker eine entscheidende Rolle spielt, da er über fundierte Kenntnisse des Deep Learning verfügen und in der Lage sein muss, im Wettlauf der Industrie um die Schaffung einer echten künstlichen Intelligenz einen Schritt weiter zu gehen. Aus diesem Grund hat TECH diesen privaten 12-monatigen privaten Masterstudiengang mit dem fortschrittlichsten und aktuellsten Lehrplan entwickelt, der von echten Experten auf diesem Gebiet ausgearbeitet wurde.

Ein Programm mit theoretisch-praktischer Perspektive, das dem Studenten ein intensives Lernen der mathematischen Grundlagen, der Konstruktion neuronaler Netze, der Modellanpassung und des Trainings mit TensorFlow ermöglicht. Der umfangreiche Inhalt wird durch Videozusammenfassungen zu jedem Thema, Videos in Focus, Fachliteratur und Fallstudien erleichtert. Darüber hinaus ermöglicht das von TECH eingesetzte Relearning-System dem Informatiker ein natürlicheres Fortschreiten durch das Programm, eine leichtere Festigung der neuen Konzepte und somit eine Verkürzung der langen Studienzeiten.

Eine wissensbasierte universitäre Weiterbildung, die dem Studenten, der eine erstklassige akademische Option mit seinen täglichen Aktivitäten verbinden möchte, dabei hilft, sich beruflich weiterzuentwickeln. Alles, was man braucht, ist ein digitales Gerät mit Internetanschluss, um jederzeit auf diesen Studiengang zugreifen zu können, der an der Spitze der akademischen Welt steht.

Führen Sie Ihre KI-Projekte in Sektoren wie Automobil, Finanzen oder Medizin mit der Fortbildung von TECH zum Erfolg“

Dieser Privater Masterstudiengang in Deep Learning enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Die hervorstechendsten Merkmale sind:

• Die Erarbeitung von Fallstudien, die von Experten in Data Engineering und Data Science vorgestellt werden
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt vermittelt alle für die berufliche Praxis unverzichtbaren wissenschaftlichen und praktischen Informationen
• Praktische Übungen, bei denen der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens genutzt werden kann
• Sein besonderer Schwerpunkt liegt auf innovativen Methoden
• Theoretische Vorträge, Fragen an den Experten, Diskussionsforen zu kontroversen Themen und individuelle Reflexionsarbeit
• Die Verfügbarkeit des Zugriffs auf die Inhalte von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss

Lernen Sie in aller Ruhe die Transformers-Bibliotheken von Hugging Face und andere Tools zur Verarbeitung natürlicher Sprache kennen, die Sie auf Visionsprobleme anwenden können"

Das Dozententeam des Programms besteht aus Fachleuten aus der Branche, die ihre Erfahrungen aus ihrer Arbeit in diese Fortbildung einbringen, sowie aus anerkannten Spezialisten von führenden Gesellschaften und renommierten Universitäten.

Die multimedialen Inhalte, die mit der neuesten Bildungstechnologie entwickelt wurden, werden der Fachkraft ein situiertes und kontextbezogenes Lernen ermöglichen, d. h. eine simulierte Umgebung, die eine immersive Fortbildung bietet, die auf die Ausführung von realen Situationen ausgerichtet ist

Das Konzept dieses Programms konzentriert sich auf problemorientiertes Lernen, bei dem die Fachkraft versuchen muss, die verschiedenen Situationen aus der beruflichen Praxis zu lösen, die während des gesamten Studiengangs gestellt werden. Zu diesem Zweck wird sie von einem innovativen interaktiven Videosystem unterstützt, das von renommierten Experten entwickelt wurde.

Sie haben Zugang zu einem fortgeschrittenen Lehrplan für Deep Learning, 24 Stunden am Tag, von jedem digitalen Gerät mit einer Internetverbindung"

Ein 12-monatiger Privater Masterstudiengang mit der Anwendung von Deep Learning-Techniken auf reale Probleme"

Die Studenten, die diesen 1.500 Stunden umfassenden Studiengang absolvieren, haben die Möglichkeit, eine Weiterbildung zu absolvieren, die ihre Chancen auf eine Karriere im Technologiesektor, insbesondere im Bereich der Entwicklung künstlicher Intelligenz, erhöht. Um den Studenten zu helfen, dieses Ziel zu erreichen, bietet diese akademische Einrichtung innovative und leicht zugängliche didaktische Hilfsmittel sowie ein hervorragendes Team von Dozenten, die alle Zweifel, die während des Lernprozesses aufkommen könnten, ausräumen werden.

Sie werden starke analytische, problemlösende und algorithmische Fähigkeiten erwerben, um die Künstliche Intelligenz zu perfektionieren"

Allgemeine Ziele

• Verstehen der zentralen Konzepte von mathematischen Funktionen und deren Ableitungen
• Anwenden dieser Prinzipien auf Deep-Learning-Algorithmen für das automatische Lernen
• Untersuchen der wichtigsten Konzepte des überwachten Lernens und wie sie auf Modelle neuronaler Netze angewendet werden
• Erörterung des Trainings, der Bewertung und der Analyse von Modellen neuronaler Netze
• Verstehen der zentralen Konzepte und Hauptanwendungen des Deep Learning
• Implementieren und Optimieren neuronaler Netze mit Keras
• Entwickeln von Fachwissen über das Training tiefer neuronaler Netze
• Analysieren der Optimierungs- und Regularisierungsmechanismen, die für das Training von tiefen neuronalen Netzen erforderlich sind

Spezifische Ziele

Modul 1. Mathematische Grundlagen des Deep Learning

• Entwickeln der Kettenregel zur Berechnung von Ableitungen verschachtelter Funktionen
• Analysieren wie neue Funktionen aus bestehenden Funktionen erstellt werden und wie ihre Ableitungen berechnet werden
• Untersuchen des Konzepts des Rückwärtspasses und wie Ableitungen von Vektorfunktionen beim automatischen Lernen angewendet werden
• Lernen der Verwendung von TensorFlow zur Erstellung benutzerdefinierter Modelle
• Verstehen, wie man Daten mit TensorFlow-Tools lädt und verarbeitet
• Fundieren der zentralen Konzepte der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) mit RNN und Aufmerksamkeitsmechanismen
• Erforschen der Funktionalität der Hugging Face Transformers-Bibliotheken und anderer Tools zur Verarbeitung natürlicher Sprache für die Anwendung auf Sehprobleme
• Lernen Autoencoder-Modelle und GANs sowie Diffusionsmodelle zu konstruieren und zu trainieren
• Verstehen, wie Autoencoder verwendet werden können, um Daten effizient zu kodieren

Modul 2. Grundsätze des Deep Learning

• Analysieren der Funktionsweise der linearen Regression und deren Anwendung auf Modelle neuronaler Netze
• Fundieren von Hyperparameter-Optimierung zur Verbesserung der Leistung von Modellen neuronaler Netze
• Bestimmen wie die Leistung von Modellen neuronaler Netze anhand des Trainingssets und des Test-Sets bewertet werden kann

Modul 3. Neuronale Netze, die Grundlage von Deep Learning

• Analysieren der Architektur von neuronalen Netzen und ihrer Funktionsprinzipien
• Bestimmen wie neuronale Netze auf eine Vielzahl von Problemen angewendet werden können
• Festlegen, wie die Leistung von Deep Learning-Modellen durch die Abstimmung von Hyperparametern optimiert werden kann

Modul 4. Training Tiefer Neuronaler Netze

• Analysieren der Gradientenprobleme und wie sie vermieden werden können
• Bestimmen, wie vorgefertigte Schichten wiederverwendet werden können, um tiefe neuronale Netze zu trainieren
• Festlegen, wie die Trainingsrate zu programmieren ist, um die besten Ergebnisse zu erzielen

Modul 5. Anpassung von Modellen und Training mit TensorFlow

• Bestimmen wie die TensorFlow API benutzt werden, um eigene Funktionen und Graphen zu definieren
• Festigen von Grundlagen der Verwendung der tf.data API zum effizienten Laden und Vorverarbeiten von Daten 
• Diskutieren des TensorFlow Datasets Projekts und wie es genutzt werden kann, um den Zugang zu vorverarbeiteten Datensätzen zu erleichtern

Modul 6. Deep Computer Vision mit Convolutional Neural Networks

• Erforschen und Verstehen, wie Faltungsschichten und Clustering-Schichten für die Architektur des visuellen Kortex funktionieren
• Entwickeln von CNN-Architekturen mit Keras
• Verwenden von vortrainierten Keras-Modellen zur Objektklassifizierung, Lokalisierung, Erkennung und Verfolgung sowie zur semantischen Segmentierung

Modul 7. Verarbeitung von Sequenzen unter Verwendung von RNNs (Rekurrente Neuronale Netze) und CNNs (Convolutional Neural Networks)

• Analysieren der Architektur von Neuronen und rekurrenten Schichten
• Untersuchen der verschiedenen Trainingsalgorithmen für das Training von RNN-Modellen
• Bewerten der Leistung von RNN-Modellen anhand von Genauigkeits- und Sensitivitätsmetriken

Modul 8. Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) mit Natürlichen Rekurrenten Netzen (RNN) und Aufmerksamkeit

• Generieren von Text mit rekurrenten neuronalen Netzen
• Trainieren eines Encoder-Decoder-Netzes zur Durchführung einer neuronalen maschinellen Übersetzung
• Entwickeln einer praktischen Anwendung der natürlichen Sprachverarbeitung mit RNN und Aufmerksamkeit

Modul 9. Autoencoder, GANs und Diffusionsmodelle

• Implementieren von PCA-Techniken mit einem unvollständigen linearen automatischen Kodierer
• Verwenden von Faltungs-Autoencodern und Variations-Autoencodern, um die Leistung von Autoencodern zu verbessern
• Analysieren, wie GANs und Diffusionsmodelle neue und realistische Bilder erzeugen können

Modul 10. Reinforcement Learning

• Verwenden von Gradienten zur Optimierung der Politik eines Agenten
• Bewerten des Einsatzes neuronaler Netze zur Verbesserung der Entscheidungsgenauigkeit eines Agenten
• Implementieren von verschiedenen Boosting-Algorithmen, um die Leistung eines Agenten zu verbessern

TECH passt sich an Ihre beruflichen Bedürfnisse und Motivationen an und hat deshalb das umfassendste und flexibelste Programm zum Thema Deep Learning entwickelt"