Verbessern Sie Ihre Kenntnisse in Metrische Festlegung oder Verlustfunktion, dank der laut Forbes besten Online-Universität der Welt, TECH”

Da Deep Learning immer beliebter und zugänglicher wird, sind neuronale Netze zu einem leistungsstarken Instrument für die Lösung komplexer maschineller Lernprobleme geworden. Einer der vielen Vorteile dieses Systems ist seine Fähigkeit, mit Daten zu lernen und sich zu verbessern. 

TECH hat einen universitätskurs in Neuronale Netze in Deep Learning mit dem Ziel entwickelt, den Studenten die notwendigen Fähigkeiten und Kompetenzen zu vermitteln, um ihre Arbeit als Spezialisten mit der höchstmöglichen Effizienz und Qualität ausführen zu können. Daher werden in diesem Programm Aspekte wie die Auswahl des Optimierers, das Modelltraining, Learning Rate oder die Anpassung der Gewichte behandelt. 

All dies geschieht über einen bequemen 100%igen Online-Modus, der es den Studenten ermöglicht, ihre Stundenpläne und ihr Studium zu organisieren und mit ihrer täglichen Arbeit und ihren Interessen zu kombinieren. Darüber hinaus verfügt dieser Abschluss über die umfassendsten theoretischen und praktischen Materialien auf dem Markt, was ihren Lernprozess erleichtert und ermöglicht, die Ziele schnell und effizient zu erreichen.

Werden Sie ein in nur 6 Wochen zum Experten in Deep Learning und das bei völliger Organisationsfreiheit"

Dieser universitätskurs in Neuronale Netze in Deep Learning enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Seine herausragendsten Merkmale sind:

• Die Erarbeitung von Fallstudien, die von Experten in neuronalen Netzen und Deep Learning vorgestellt werden 
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt vermittelt alle für die berufliche Praxis unverzichtbaren Informationen 
• Die praktischen Übungen, bei denen der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens durchgeführt 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

Stärken Sie Ihr berufliches Profil in einem der vielversprechendsten Bereiche des Informatik-Sektors dank TECH und den innovativsten Materialien”

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.

Greifen Sie von Ihrem Tablet, Handy oder Computer auf alle Inhalte von Deep Learning Types zu"

Vertiefen Sie sich in Layer Connection und Net-Training bequem von zu Hause aus und zu jeder Tageszeit"

Das ultimative Ziel dieses Universitätskurses in Neuronale Netze in Deep Learning ist, dass der Student eine präzise Aktualisierung seiner Kenntnisse in diesem Bereich erwirbt. Eine Aktualisierung, die ihm ermöglicht, seine Arbeit mit der höchstmöglichen Qualität und Effizienz auszuführen. All dies dank TECH und einem 100%igen Online-Modus, der dem Studenten völlige Freiheit bei der Organisation und der Zeitplanung gibt.

Erreichen Sie die Ziele dieses Studienganges und beherrschen Sie Netzdesign und Optimiererauswahl”

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

Spezifische Ziele

• 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 Backward Pass 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

Lernen Sie alle wichtigen Aspekte von neuronalen Netzen im Bereich Deep Learning kennen, ganz bequem von zu Hause oder vom Arbeitsplatz aus”