Spezialisieren Sie sich in den verschiedenen Anwendungen des Deep Learning, damit Sie zum technologischen Wandel der Gesellschaft beitragen können"

Deep Learning hat die Weiterentwicklung von Bereichen wie Computer Vision, natürliche Sprachverarbeitung und Robotik ermöglicht. Derzeit ist die Anwendung dieser Techniken in verschiedenen Bereichen wie Medizin, Technik, Marketing und Sicherheit zunehmend gefragt. In der Medizin hat sich Deep Learning zum Beispiel als sehr nützlich für die Früherkennung von Krankheiten durch die Analyse medizinischer Bilder erwiesen. Im Marketing kann es dazu verwendet werden, genaue Vorhersagen über das Verbraucherverhalten zu treffen und Angebote zu personalisieren.

Dies sind nur einige Beispiele, die zeigen, wie wichtig die Spezialisierung in diesem Bereich ist. Daher wurde der Universitätsexperte in Anwendungen für Deep Learning entwickelt.Ein Programm, das darauf abzielt, Fachkräfte für den Einsatz dieser Techniken in verschiedenen Kontexten vorzubereiten. Der Studiengang besteht aus Modulen, die sich mit den beliebtesten Deep Learning-Anwendungen befassen. Die Teilnehmer werden u. a. über das Design und Training von rekurrenten neuronalen Netzen, Autoencodern, GANs und Diffusionsmodellen informiert.

Darüber hinaus verwendet der Studiengang die didaktische Methodik Relearning, um die Konzepte schneller zu verinnerlichen. Die Flexibilität bei der Organisation der akademischen Ressourcen ermöglicht den Studenten auch, ihre Studienzeit an ihre persönlichen und beruflichen Bedürfnisse anzupassen. Und immer komplett online.

Sie werden sehr gefragte Fähigkeiten entwickeln, um sich im zunehmend globalen Deep Learning-Sektor auszuzeichnen"   

Dieser Universitätsexperte in Anwendungen für Deep Learning enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Die hervorstechendsten Merkmale sind:

• Die Erarbeitung von Fallstudien, die von Experten in Anwendungen für Deep Learning präsentiert werden
• Der anschauliche, schematische und äußerst praktische Inhalt liefert technologische 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 

Verschaffen Sie sich einen Wettbewerbsvorteil auf dem Arbeitsmarkt, indem Sie Texte mit Hilfe von rekurrenten neuronalen Netzen erstellen" 

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.

Bewerten Sie den Einsatz neuronaler Netze zur Verbesserung der Genauigkeit der Entscheidungsfindung eines Agenten"

Implementieren Sie mit diesem Universitätsexperte fortgeschrittene Verstärkungsalgorithmen zur Verbesserung der Agentenleistung"

Durch die Einschreibung in diesen 450-stündigen Universitätsexperten haben die Studenten die Möglichkeit, spezialisierte Fähigkeiten und Kenntnisse zu erwerben, die es ihnen ermöglichen, in dem Bereich des Deep Learning einen bedeutenden Fortschritt zu erzielen. Aus diesem Grund konzentriert sich TECH auf die Bereitstellung innovativer und leicht zugänglicher didaktischer Ressourcen, um Studenten bei der Erreichung ihrer Ziele zu unterstützen. All dies mit dem Zweck, sie in die Lage zu versetzen, in einem so anspruchsvollen Kompetenzbereich wie Deep Learning souverän aufzutreten. 

Erreichen Sie die von TECH vorgeschlagenen Ziele und entwickeln Sie praktische Anwendungen der natürlichen Sprachverarbeitung mit RNN"  

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
• Erörterung 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

Modul 1. Verarbeitung von Sequenzen mit RNN und CNN

• Analysieren der Architektur von Neuronen und rekurrenten Schichten
• Untersuchen der verschiedenen Trainingsalgorithmen für das Training von RNN-Modellen
• Bewerten der Leistung von RNN-Modellen anhand von Genauigkeits- und Sensitivitätsmetriken

Modul 2. Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) mit Natürlichen Rekurrenten Netzen (RNN) und Aufmerksamkeit

• Generieren von Text mit rekurrenten neuronalen Netzen
• Trainieren eines Encoder-Decoder-Netzes zur Durchführung einer neuronalen maschinellen Übersetzung
• Entwickeln einer praktischen Anwendung der natürlichen Sprachverarbeitung mit RNN und Aufmerksamkeit

Modul 3. Autoencoder, GANs und Diffusionsmodelle

• 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 

Sie werden eine Referenz bei der Implementierung von PCA-Techniken mit einem unvollständigen linearen automatischen Kodierer sein"