Dank dieses 100%igen Online-Universitätskurses werden Sie die Grundlagen des Deep Learning beherrschen und die effizientesten Architekturen für spezifische Aufgaben wie die Stimmungsanalyse entwerfen"

Deep Learning ist so vielseitig und bietet so viele Anwendungsmöglichkeiten, dass es heute zu einer der wichtigsten Technologien geworden ist. In diesem Sinne nutzen Fachleute Deep-Learning-Tools, um das Kundenverhalten besser zu verstehen und ihre Marketingstrategien anzupassen, um die Kundenbindung zu stärken. Diese Modelle werden auch zur Vorhersage von Verbraucherpräferenzen auf der Grundlage von Aspekten wie Kaufhistorie, Website-Navigation und sogar Anzeigenklicks verwendet. Auf diese Weise personalisieren die Spezialisten Produktempfehlungen und Angebote für jeden Einzelnen und optimieren so die Kundenerfahrung, während die Unternehmen ihre Konversionsraten steigern. 

In diesem Szenario hat TECH ein innovatives Programm über die mathematischen Grundlagen des Deep Learning entwickelt. Dank dieser Fortbildung werden Entwickler ein solides Verständnis von Deep-Learning-Algorithmen erlangen und diese in neuronale Netzwerkmodelle implementieren. Der Lehrplan wird sich mit grundlegenden Konzepten wie Ableitungen linearer Funktionen, Backward Pass und der Optimierung von Parametern befassen. Der Lehrplan konzentriert sich auch auf die Verwendung von Maschinen für überwachtes Lernen. Die Studenten werden sich mit den innovativsten Modellen vertraut machen, um sie in Verfahren mit etikettierten Daten einzusetzen.  Der Lehrplan wird auch die Bedeutung des Modelltrainings betonen und fortgeschrittene Techniken wie Online Learning anbieten. 

Dadurch können die Absolventen sicherstellen, dass ihre Geräte aus den Daten lernen, um Tätigkeiten präzise auszuführen. 

Darüber hinaus bietet das Programm die revolutionäre Relearning-Methode, die auf der Wiederholung der wichtigsten Inhalte und Erfahrungen basiert und Simulationsfälle für einen direkten Zugang der Fachleute zu den aktuellen Herausforderungen des Deep Learning bietet. Die Studenten kommen in den Genuss einer Vielzahl von didaktischen Materialien in verschiedenen Formaten wie interaktive Videos, ergänzende Lektüre und praktische Übungen.

Sie werden den Batch-Learning-Ansatz an der laut Forbes besten digitalen Universität der Welt beherrschen"  

Dieser universitätskurs in Mathematische Grundlagen des Deep Learning enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Seine herausragendsten Eigenschaften sind:

• Die Erarbeitung von Fallstudien, die von Experten in mathematische Grundlagen des 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

Meistern Sie Entscheidungsbaummodelle, um eine Vielzahl von Klassifizierungsproblemen in verschiedenen Bereichen effektiv zu lösen"

Zu den Dozenten des Programms gehören Fachleute aus der Branche, die ihre Erfahrungen in diese Fortbildung einbringen, sowie anerkannte 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.  

Möchten Sie sich auf die Hyperparameter-Konfiguration spezialisieren? Erreichen Sie es mit dieser Fortbildung in nur 300 Stunden"

Mit dem Relearning-System können Sie sich auf die wichtigsten Konzepte konzentrieren, ohne viele Lernstunden investieren zu müssen"

Nach Abschluss dieses Universitätskurses werden die Absolventen einen ganzheitlichen Überblick über die mathematischen Grundlagen des Deep Learning haben. Dies wird die Fachleute in die Lage versetzen, die Konzepte von Funktionen und deren Ableitungen auf Deep-Learning-Algorithmen für Geräte zur Automatisierung komplexer Aufgaben anzuwenden. Ebenso werden die Experten die verschiedenen Systeme des überwachten Lernens beherrschen, unter denen Entscheidungsbäume oder neuronale Netzwerkmodelle hervorstechen. Auf diese Weise werden die Entwickler Lösungen für ein breites Spektrum von Anwendungen wie die Erkennung natürlicher Sprache, die Texterzeugung oder automatische Übersetzungen anbieten.

Implementieren Sie in Ihren Projekten die effektivsten Optimierungsmethoden für das Training von Deep-Learning-Modellen"  

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
• 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

• Entwickeln der Kettenregel zur Berechnung von Ableitungen verschachtelter Funktionen
• Analysieren, wie neue Funktionen aus bestehenden Funktionen erstellt 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.
• Kennenlernen und Verstehen der Schlüsselkonzepte der natürlichen Sprachverarbeitung NLP mit RNN und Mechanismen der Aufmerksamkeit
• 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
• 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

Die Auffrischung der Kenntnisse über die mathematischen Grundlagen des Deep Learning wird dank des multimedialen Materials, das dieses Programm bereitstellt, viel einfacher sein"