Durch diesen 100%igen Universitätskurs werden Sie neue Fähigkeiten erwerben, um Bildtransformationen durchzuführen und die Variabilität von Trainingsdaten zu erhöhen"

Transfer Learning bezieht sich auf eine Gruppe von Methoden, bei denen ein für eine bestimmte Aufgabe entwickeltes Modell als Ausgangspunkt für die Ausführung eines anderen Modells für eine andere Aufgabe verwendet werden kann. So können beispielsweise vortrainierte Systeme in der medizinischen Bildgebung (wie MRT) übertragen oder auf die Diagnose bestimmter Krankheiten wie Krebs abgestimmt werden. Dies macht diese Technik zu einem wertvollen Werkzeug im Arsenal von Deep-Learning-Spezialisten und reduziert sowohl den Zeit- als auch den Ressourcenaufwand für das Training von Modellen und verbessert die Generalisierung auf kleinen Datensätzen.

In diesem Zusammenhang hat TECH ein revolutionäres Programm zum Training von tiefen neuronalen Netzen in Deep Learning entwickelt. Der von Experten auf diesem Gebiet konzipierte Lehrplan wird sich mit Aspekten wie der Merkmalsextraktion, der Wiederverwendung von vortrainierten Schichten oder der Planung der Lernrate befassen. Auf diese Weise werden Fachleute ihre tägliche Praxis mit den fortschrittlichsten Methoden bereichern, um die Effizienz der neuronalen Architekturen zu gewährleisten. Der Lehrplan wird den Studenten auch praktische Leitlinien an die Hand geben, einschließlich der Auswahl von Metriken, Bewertungsparametern und Hypothesentests. Die Fortbildung wird sich auch mit Regularisierungsverfahren befassen, damit die Studenten die Überanpassung von Modellen neuronaler Netze angemessen verhindern können.

Andererseits ist der Universitätsabschluss vollständig online, von jedem Gerät mit einer Internetverbindung aus leicht zugänglich und ohne vorgegebene Zeitpläne. Auf diese Weise können die Spezialisten ihr Studium perfekt mit den übrigen täglichen Verpflichtungen vereinbaren.  In diesem Sinne stützt sich TECH auch auf die avantgardistische Lehrmethode des Relearning. Diese besteht in der schrittweisen Wiederholung der wichtigsten Inhalte, so dass die Studenten ein natürliches und effektives Lernen erleben, ohne auf Techniken zurückgreifen zu müssen, die zusätzliche Anstrengungen erfordern, wie etwa das traditionelle Auswendiglernen. 

TECH bietet Ihnen das umfassendste und aktuellste wissenschaftliche Programm auf dem Markt. Sie werden ein Experte für Deep Learning sein!"

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

• Die Erarbeitung von Fallstudien, die von Experten im Training tiefer neuronaler Netze in Deep Learning präsentiert 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 Zugangs zu Inhalten von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss

Möchten Sie sich auf die Wiederverwendung von vortrainierten Schichten spezialisieren? Erreichen Sie dies mit diesem Universitätsabschluss in nur 150 Stunden"

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.  

Sie werden die Data Augmentation beherrschen, um die Generalisierung und Robustheit von Machine-Learning-Modellen zu verbessern"

Vertiefen Sie sich in die Module dieses Studiengangs mit Hilfe der innovativen Relearning-Methode, mit der Sie die komplexesten Konzepte schnell und natürlich erfassen können"

Dieser Studiengang vermittelt den Studenten einen spezialisierten Ansatz für das Training von tiefen neuronalen Netzen im Bereich des Deep Learning. Die Studenten werden die fortschrittlichsten Techniken zur Korrektur von Gradientenproblemen in ihren Modellen in ihre täglichen Abläufe einbauen. Gleichzeitig erwerben die Experten technische Fähigkeiten für die Arbeit mit Deep-Learning-Tools, unter denen Keras und TensorFlow hervorstechen. Die Fachleute werden auch in der Lage sein, Aspekte wie die Lernrate zu programmieren, um die besten Ergebnisse in ihren Projekten zu erzielen. 

Mit diesem Auffrischungsprogramm, das die modernsten Verfahren zur synthetischen Datengenerierung umfasst, werden Sie Ihre ehrgeizigsten beruflichen Ziele erreichen"

Allgemeine Ziele

• Verstehen der zentralen Konzepte von mathematischen Funktionen und deren Ableitungen
• Anwenden dieser Prinzipien auf Deep-Learning-Algorithmen für das automatische Lernen
• Untersuchen des Trainings, der Bewertung und der Analyse von Modellen neuronaler Netze
• Vertiefen der zentralen Konzepte und Hauptanwendungen des Deep Learning 
• Implementieren und Optimieren neuronaler Netze mit Keras
• Analysieren der Optimierung und der Regularisierungsmechanismen, die für das Training tiefer Netze notwendig sind

Spezifische Ziele

• Analysieren der Gradientenprobleme und wie sie vermieden werden können
• Entwickeln von Fachwissen über das Training tiefer neuronaler Netze
• 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

Dieses Programm ermöglicht es Ihnen, sich auf eine persönliche Art und Weise zu aktualisieren, die auf Ihre Bedürfnisse und Verpflichtungen abgestimmt ist. Ohne vorgegebene Zeitpläne!“