Erweitern Sie Ihren Wissensstand im Bereich Deep Learning mit diesem Masterstudiengang über 1.500 Unterrichtsstunden. Schreiben Sie sich jetzt ein"

Einer der am schnellsten wachsenden Sektoren der letzten Jahre ist zweifellos der Technologiesektor, angetrieben durch die technischen Fortschritte, die durch die Entwicklung des Deep Learning erzielt wurden. So gibt es immer mehr Chatbots, Gesichtserkennungsanwendungen und die Früherkennung von Krankheiten wie Krebs durch die Identifizierung hochwertiger medizinischer Bilder.

Eine Vielzahl von Möglichkeiten, die eine umfassende Beherrschung von Deep Learning durch professionelle Ingenieure erfordern. In diesem Sinne hat TECH die Entwicklung dieses 12-monatigen privaten Masterstudiengangs vorangetrieben, der den Studenten die fortschrittlichsten und aktuellsten Kenntnisse in diesem Bereich vermittelt.

Dieses Programm führt den Studenten in die mathematischen Grundlagen, die Konstruktion von neuronalen Netzen, die Personalisierung von Modellen und das Training mit TensorFlow oder in Deep Computer Vision mit Convolutional Neural Networks ein. All dies wird ergänzt durch didaktisches Material auf der Grundlage von Videozusammenfassungen zu jedem Thema, detaillierten Videos, spezieller Lektüre und Fallstudien, auf die sie bequem 24 Stunden am Tag von jedem elektronischen Gerät mit Internetanschluss aus zugreifen können.

Ein Lehrplan, der es Ihnen ermöglicht, Ihre Fähigkeiten zu verbessern, um Projekte zu erstellen, die sich auf die Datenanalyse, die Verarbeitung natürlicher Sprache oder ihre direkte Anwendung in Bereichen wie Robotik, Finanzen, Spiele oder autonome Autos konzentrieren.

Auf diese Weise eröffnet TECH eine Welt der Möglichkeiten dank eines hochwertigen Hochschulabschlusses, der von ausgewiesenen Experten entwickelt wurde und eine größere Freiheit bei der Selbstverwaltung des Studiums bietet. Die Studenten können jederzeit auf den Lehrplan zugreifen und ihre täglichen Aktivitäten mit einer akademischen Fortbildung auf höchstem Niveau vereinbaren, ohne vor Ort sein zu müssen oder einen engen Zeitplan zu haben.

Dieser Hochschulabschluss wird Ihnen den nötigen Schwung geben, um in den großen Technologieunternehmen der Gegenwart mitzuarbeiten. Schreiben Sie sich jetzt ein"

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 Zugangs zu Inhalten von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss

Bei diesem Programm müssen Sie sich nicht um die Teilnahme am Unterricht kümmern, Sie müssen nicht in der Klasse sein und Sie haben keinen festen Stundenplan. Greifen Sie auf die Studieninhalte zu, wann und wo immer Sie wollen"

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.

Beherrschen Sie GANS- und Diffusionsmodelle und verbessern Sie Ihre Projekte, um neue, realistische und qualitativ hochwertige Bilder zu erzeugen"

Ein Programm, das es Ihnen ermöglicht, den Backward Pass zu vertiefen und zu erfahren, wie die Ableitungen von Vektorfunktionen beim automatischen Lernen angewendet werden"

TECH stellt allen Studenten zahlreiche innovative Lehrmaterialien zur Verfügung, damit sie in nur 12 Monaten die notwendigen Kenntnisse im Bereich Deep Learning erwerben können, die es ihnen ermöglichen, in einem der modernsten Sektoren der heutigen Zeit zu wachsen. Am Ende dieses Studiums werden die Studenten die notwendigen Fähigkeiten und Fertigkeiten entwickelt haben, um sich an Projekten der künstlichen Intelligenz und des Deep Learning zu beteiligen, die auf die Verbesserung verschiedener sozioökonomischer Bereiche abzielen.

Sie werden das Wissen erlangen, das Sie benötigen, um OpenAI-Umgebungen zu schaffen und Ihre Karriere voranzutreiben"

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. 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 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 Transformer-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 Trainings 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 mit RNN und CNN

• 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 verschiedener Boosting-Algorithmen zur Verbesserung der Leistung eines Agenten

Die von diesen Fachleuten ausgearbeiteten didaktischen Materialien dieses Studiengangs haben vollständig auf Ihre Berufserfahrung anwendbare Inhalte"