Wollen Sie ein Elite-Ingenieur werden? Dieses Programm wird Sie auf die nächste Stufe bringen und Ihnen die Fähigkeiten vermitteln, die Sie brauchen, um Ihre Ziele zu erreichen"

Autoencoder werden häufig zur Dimensionalitätsreduktion in verschiedenen Anwendungen eingesetzt, z. B. bei der Spracherkennung, der Identifizierung von Elektroenzephalographie-Mustern (EEG) und der Klassifizierung medizinischer Bilder. Sie wurden auch in Anwendungen zur Erkennung von Anomalien in einer Vielzahl von Bereichen eingesetzt, darunter vorausschauende Wartung, Cybersicherheit und Betrugserkennung. In diesem Sinne kann die Verwendung von Diffusionsmodellen die Leistung von Deep Learning-Modellen verbessern, indem sie die Verbreitung von Informationen im gesamten Netzwerk ermöglichen. Zusätzlich können GANs zur Verbesserung der Bildqualität eingesetzt werden, indem sie realistischere und detailliertere Bilder als herkömmliche Techniken erzeugen.

In diesem Zusammenhang entspricht der universitätskurs in Autoencoder, GANs und Diffusionsmodelle in Deep Learning dem Bedarf, Fachkräfte für die Erstellung von fortgeschrittenen Vorschlägen in diesen Bereichen zu qualifizieren. So befasst sich das Programm mit der Architektur neuronaler Netze, Verlustfunktionen und Optimierungsmethoden sowie mit speziellen Techniken wie der Bilderzeugung, der Dimensionalitätsreduktion und der Simulation stochastischer Prozesse. Außerdem passt es sich den Bedürfnissen der Studenten an und bietet die Flexibilität eines 100%igen Online-Formats, das es ihnen ermöglicht, in ihrem eigenen Tempo und nach ihrem eigenen Zeitplan zu lernen.

Der universitätskurs in Autoencoder, GANs und Diffusionsmodelle in Deep Learning verwendet zudem die Relearning-Methode, die die Anwendung theoretischer Konzepte auf reale Industriefälle und damit die Entwicklung soliderer Fähigkeiten für die Arbeitswelt erleichtert. Es ist daher eine ausgezeichnete Wahl für Ingenieure, die sich auf Algorithmen neuronaler Netze für die Signal-, Bild- und Zeitsequenzverarbeitung spezialisieren und sich über deren Methoden und Anwendungen auf dem Laufenden halten wollen.

Sie werden die innovativsten Techniken der Dimensionalitätsreduktion und der Erzeugung kompakter Darstellungen kennen lernen" 

Dieser universitätskurs in Autoencoder, GANs und Diffusionsmodelle in Deep Learning enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Die hervorstechendsten Merkmale sind: 

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten in Deep Learning präsentiert werden
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt vermittelt fundierte 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

Von der Entrauschung automatischer Kodierer bis zum Aufbau generativer adversarialer Netze werden Sie fortgeschrittene Fähigkeiten erwerben und sich auf die komplexesten Herausforderungen in diesem Bereich vorbereiten" 

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.

Mit dieser wertvollen Qualifikation erlernen Sie nicht nur die innovativsten Techniken, sondern wenden dieses Wissen auch in realen Situationen durch praktische Projekte an"

Durch eine innovative und praktische Methodik erwerben Sie die fortschrittlichsten Fähigkeiten in der Datendarstellung, Inhaltsgenerierung und Entrauschung von automatischen Encodern"

Das Hauptziel dieses TECH-Programms besteht darin, dass die Studenten die Kunst der effizienten Datendarstellung mit Hilfe von Deep Learning-Techniken, der Dimensionalitätsreduktion und der Erzeugung kompakter Darstellungen beherrschen. Daher soll dieser Abschluss dem Ingenieur ein solides Wissen darüber vermitteln, wie man PCA mit einem unvollständigen, linearen automatischen Kodierer durchführt, ihn in Python implementiert und Testdaten zur Bewertung seiner Leistung verwendet. Ferner lernen Sie den neuesten Stand der Technik in Bezug auf automatische Stacked Coder, tiefe neuronale Netze und die Konstruktion von Kodierungsarchitekturen sowie die Anwendung von Regularisierungstechniken zur Optimierung ihrer Leistung kennen. 

Werden Sie führend auf dem Gebiet des Deep Learning mit fortgeschrittenen Fähigkeiten in der Variationsoptimierung und dem unüberwachten Deep Learning" 

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

• 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

Mit dieser einzigartigen Online-Qualifikation beherrschen Sie die Anwendung von Sparse Coding-Techniken"