Dank dieses Universitätskurses werden Sie die innovativsten Deep-Learning-Tools wie TensorFlow beherrschen, um Ihre Projekte zu bereichern"

Dank der ständigen technologischen Entwicklung, die durch die Industrie 4.0 vorangetrieben wird, wirkt sich die künstliche Intelligenz auf alle Bereiche aus, um die Lebensqualität der Bürger zu verbessern. In diesem Sinne nutzen Experten Mechanismen des Deep Learning, um neue Medikamente zu entwickeln, den Energieverbrauch zu optimieren und sogar Bildungsinhalte für Studenten an ihre spezifischen Bedürfnisse anzupassen. Diese Disziplin erfordert jedoch, dass Fachleute ihr Wissen regelmäßig aktualisieren, um die fortschrittlichsten Techniken in ihre tägliche Praxis einfließen zu lassen. Außerdem müssen sie sich neue Fähigkeiten aneignen, um mit den neuen Technologien richtig umgehen zu können.  

Aus diesem Grund führt TECH einen revolutionären universitätskurs in Deep Learning ein, der sich mit allen Fortschritten auf diesem Gebiet befasst und den Studenten eine breite Palette von Ressourcen zur Optimierung ihrer Arbeitsprojekte bietet. Der Lehrplan wird sich mit dem Aufbau neuronaler Netze befassen, um die Studenten in die Lage zu versetzen, eine Vielzahl komplexer Probleme in Bereichen wie der Computer Vision oder der Verarbeitung natürlicher Sprache zu lösen. In diesem Zusammenhang werden grundlegende Konzepte wie lineare Regression, Perceptron, Loss Function, Regularisierung und Normalisierung behandelt. Das Lehrmaterial bietet auch fortgeschrittene Werkzeuge zur Visualisierung der Ergebnisse. Auf diese Weise können die Absolventen die Leistung von Modellen des maschinellen Lernens optimieren. 

Im Hinblick auf die Methodik des Programms verwendet TECH ihre revolutionäre Relearning-Lehrmethode. Durch die schrittweise Wiederholung der grundlegenden Konzepte werden sich die Studenten das gesamte Wissen auf natürliche Weise aneignen. Sie müssen nicht auf Techniken zurückgreifen, die zusätzliche Anstrengungen erfordern, wie etwa das Auswendiglernen. In diesem Sinne ist das Einzige, was die Studenten für den Zugang zum virtuellen Campus benötigen, ein elektronisches Gerät mit Internetzugang (ihr Smartphone, Computer oder Tablet). 

Sie werden die Konfusionsmatrix verwenden, um einen detaillierten Überblick über die Leistung des Modells zu erhalten und Bereiche mit Optimierungsbedarf zu identifizieren“

Dieser universitätskurs 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 alle für die berufliche Praxis unverzichtbaren wissenschaftlichen und praktischen 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 Zugangs zu Inhalten von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss

Sie werden sich mit den Bewertungsmetriken neuronaler Netze befassen, um deren Leistung zu beurteilen und zu überprüfen, ob sie ihre Aufgaben effizient erfüllen"

Zu den Dozenten des Programms gehören Spezialisten aus der Branche, die ihre Berufserfahrung in diese Fortbildung einbringen, sowie renommierte Fachleute von Referenzgesellschaften und angesehenen 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.  

Möchten Sie Ihr Wissen im Bereich des Machine Learning auffrischen? Mit diesem Programm bleiben Sie in nur 6 Wochen auf dem neuesten Stand der Dinge"

Mit diesem 100%igen Online-Studiengang, der sich an Ihre Bedürfnisse anpasst und Ihnen eine solide Weiterbildung bietet, werden Sie sich auf dem Arbeitsmarkt positionieren"

Dieses Universitätsprogramm mit dem Schwerpunkt Deep Learning wird die Studenten mit den neuesten Trends in diesem Teilbereich des maschinellen Lernens vertraut machen. Auf diese Weise werden sie ihre täglichen Arbeitsabläufe mit den fortschrittlichsten Tools zum Aufbau neuronaler Netze bereichern, um eine Vielzahl komplexer Probleme zu lösen, die eine intelligente Datenverarbeitung erfordern. Sie werden auch eingehende Kenntnisse über die Hardware für die Trainingsphase der Modelle erwerben. So werden die Experten parallele Berechnungen effizient durchführen und Unternehmen in die Lage versetzen, einzigartige Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln. 

Diese Fortbildung wird Sie intensiv darauf vorbereiten, sich auf Deep Learning zu spezialisieren, das derzeit gefragteste Profil in der Technologiebranche"

Allgemeine Ziele

• Erwerben von Fachwissen über Deep Learning und Analysieren, warum jetzt
• Einführen in neuronale Netze und Untersuchen ihrer Funktionsweise
• Analysieren von Metriken für das richtige Training
• Kennen der Mathematik hinter den neuronalen Netzen

Spezifische Ziele

• Analysieren der Familien, aus denen sich die Welt der künstlichen Intelligenz zusammensetzt
• Kompilieren der wichtigsten Deep-Learning-Frameworks
• Definieren von neuronalen Netzen
• Vorstellen der Lernmethoden für neuronale Netze
• Begründen der Kostenfunktionen
• Festlegen der wichtigsten Aktivierungsfunktionen
• Untersuchen von Regularisierungs- und Standardisierungstechniken
• Entwickeln von Optimierungs- und Initialisierungsmethoden

Sie werden neuronale Netze entwerfen, die das Modell an die jeweilige Aufgabe anpassen, seine Leistung optimieren und komplexe Muster in den Daten erkennen"