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Da Deep Learning immer beliebter und zugänglicher wird, sind neuronale Netze zu einem leistungsstarken Instrument für die Lösung komplexer maschineller Lernprobleme geworden. Einer der vielen Vorteile dieses Systems ist seine Fähigkeit, mit Daten zu lernen und sich zu verbessern. 

TECH hat einen Universitätskurs in Neuronale Netze in Deep Learning mit dem Ziel entwickelt, den Studenten die notwendigen Fähigkeiten und Kompetenzen zu vermitteln, um ihre Arbeit als Spezialisten mit der höchstmöglichen Effizienz und Qualität ausführen zu können. Daher werden in diesem Programm Aspekte wie die Auswahl des Optimierers, das Modelltraining, Learning Rate oder die Anpassung der Gewichte behandelt. 

All dies geschieht über einen bequemen 100%igen Online-Modus, der es den Studenten ermöglicht, ihre Stundenpläne und ihr Studium zu organisieren und mit ihrer täglichen Arbeit und ihren Interessen zu kombinieren. Darüber hinaus verfügt dieser Abschluss über die umfassendsten theoretischen und praktischen Materialien auf dem Markt, was ihren Lernprozess erleichtert und ermöglicht, die Ziele schnell und effizient zu erreichen.

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Dieser Universitätskurs in Neuronale Netze in Deep Learning enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Seine herausragendsten Merkmale sind:

• Die Erarbeitung von Fallstudien, die von Experten in neuronalen Netzen und Deep Learning vorgestellt 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 Zugriffs auf die Inhalte von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss

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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.

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Die Struktur und alle didaktischen Ressourcen dieses Lehrplans wurden von den renommierten Fachkräften entwickelt, die das Expertenteam von TECH auf dem Gebiet des Deep Learning bilden. Diese Fachkräfte haben ihre umfassende Erfahrung und ihre fortschrittlichsten Kenntnisse genutzt, um praktische und absolut aktuelle Inhalte zu schaffen. All dies basiert auf der effizientesten Lehrmethodik, dem Relearning von TECH.

Den umfassendsten und aktuellsten Überblick über Net-Training finden Sie in diesem Lehrplan”

Modul 1. Neuronale Netze, die Grundlage von Deep Learning

1.1. Tiefes Lernen 

1.1.1. Arten von tiefem Lernen 
1.1.2. Anwendungen von tiefem Lernen 
1.1.3. Vor- und Nachteile von tiefem Lernen 

1.2. Operationen 

1.2.1. Addition 
1.2.2. Produkt 
1.2.3. Transfer 

1.3. Ebenen 

1.3.1. Eingangsebene 
1.3.2. Ausgeblendete Ebene 
1.3.3. Ausgangsebene 

1.4. Schichtenverbund und Operationen 

1.4.1. Design-Architekturen 
1.4.2. Verbindung zwischen Ebenen 
1.4.3. Vorwärtsausbreitung 

1.5. Aufbau des ersten neuronalen Netzes 

1.5.1. Entwurf des Netzes 
1.5.2. Festlegen der Gewichte 
1.5.3. Training des Netzes 

1.6. Trainer und Optimierer 

1.6.1. Auswahl des Optimierers 
1.6.2. Festlegen einer Verlustfunktion 
1.6.3. Festlegung einer Metrik 

1.7. Anwendung der Prinzipien des neuronalen Netzes 

1.7.1. Aktivierungsfunktionen 
1.7.2. Rückwärtspropagation 
1.7.3. Einstellung der Parameter 

1.8. Von biologischen zu künstlichen Neuronen 

1.8.1. Funktionsweise eines biologischen Neurons 
1.8.2. Wissensübertragung auf künstliche Neuronen 
1.8.3. Die Herstellung von Beziehungen zwischen den beiden

1.9. Implementierung von MLP (Multilayer Perceptron) mit Keras 

1.9.1. Definition der Netzstruktur 
1.9.2. Kompilierung des Modells 
1.9.3. Modell-Training 

1.10. Fine Tuning der Hyperparameter von neuronalen Netzen

1.10.1. Auswahl der Aktivierungsfunktion 
1.10.2. Einstellung der Learning Rate 
1.10.3. Einstellung der Gewichte  

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