Meistern Sie die Zukunft der Technologie mit diesem Universitätsexperten in Neuronale Netze und Training in Deep Learning"

Künstliche Intelligenz hat sich zu einer der einflussreichsten Technologien unserer Zeit entwickelt und wird in vielen Bereichen eingesetzt, vom Gesundheitswesen über die Fertigung bis hin zum Einzelhandel. Das Training künstlicher neuronaler Netze ist ein grundlegender Bestandteil der KI und unerlässlich für die Entwicklung komplexer Algorithmen, die durch Erfahrung lernen und sich verbessern können.  

In diesem Zusammenhang ist der Universitätsexperte in Neuronale Netze und Training in Deep Learning ein Programm von TECH, das praktische Fähigkeiten in Spitzentechnologien wie TensorFlow und Keras vermittelt. Die Studenten werden sich auch auf die Implementierung fortgeschrittener Deep-Learning-Lösungen in Python spezialisieren.  

Darüber hinaus ist der Studiengang so konzipiert, dass er zu 100% online absolviert werden kann, so dass die Studenten das Programm nach ihrem eigenen Zeitplan abschließen können. Die didaktische Relearning-Methodik ist ebenfalls ein Highlight des Studiengangs, da sie sich auf Erfahrungslernen und praktische Problemlösungen konzentriert, um Konzepte besser zu verinnerlichen. Die Studenten profitieren außerdem von einem hohen Maß an Flexibilität mit dynamischen Lernressourcen, die sie nach ihren eigenen Wünschen gestalten können. 

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Dieser Universitätsexperte in Neuronale Netze und Training in Deep Learning enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Die hervorstechendsten Merkmale sind: 

• Die Erarbeitung von Fallstudien, die von Experten in neuronalen Netzen und Training in Deep Learning vorgestellt werden 
• Der anschauliche, schematische und äußerst praktische Inhalt liefert technologische und praktische Informationen zu den Disziplinen, die für die berufliche Praxis unerlässlich sind. 
• 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 Zugangs zu Inhalten von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss 

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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.

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Durch die Teilnahme an diesem 450-stündigen Lernprogramm haben die Studenten die Möglichkeit, Fähigkeiten und Kenntnisse zu entwickeln, die sie in die Lage versetzen, bedeutende Fortschritte im Bereich des Deep Learning zu machen. Daher konzentriert sich TECH auf die Bereitstellung innovativer und leicht zugänglicher didaktischer Hilfsmittel, die den Studenten helfen, ihre Ziele zu erreichen. Darüber hinaus verfügt TECH über ein Team hervorragender und anerkannter Dozenten auf dem Gebiet der KI, die eine qualitativ hochwertige Weiterbildung garantieren. 

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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
• Untersuchen 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 Optimierung und der Regularisierungsmechanismen, die für das Training tiefer Netze notwendig sind 

Spezifische Ziele

Modul 1. 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 Lernrate zu programmieren ist, um die besten Ergebnisse zu erzielen 

Modul 2. 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 3. 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 

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