Dank der soliden Kenntnisse, die dieses Programm vermittelt, lernen Sie diesen wichtigen Zweig der künstlichen Intelligenz kennen, der sich auf die Konstruktion von Algorithmen konzentriert, die von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert sind, und zwar mit einer effizienten Methodik und in einem 100%igen Online-Format" 

Deep Learning ist eine der wichtigsten Technologien hinter der künstlichen Intelligenz und hat viele Fortschritte in Bereichen wie Computer Vision, natürliche Sprachverarbeitung und Robotik ermöglicht. Die Spracherkennungs-Technologie von Amazon, Alexa, die auf diesem Zweig der KI basiert, weist beispielsweise eine Trefferquote von 95% auf. So kann künstliche Intelligenz zur Lösung wichtiger gesellschaftlicher Probleme wie der Früherkennung von Krankheiten, der Vorhersage von Naturkatastrophen und der Bekämpfung des Klimawandels eingesetzt werden. So wurde Deep Learning z. B. eingesetzt, um die Gletscherschmelze mit einer Genauigkeit von 96% vorherzusagen.

Vor diesem Hintergrund hat TECH einen umfassenden Studiengang entwickelt, in dem die Studenten sich mit den Prinzipien des Deep Learning auseinandersetzen und ihre mathematischen Grundlagen vertiefen. Aufgrund der steigenden Nachfrage nach qualifizierten Fachkräften in diesem Bereich, der zunehmenden Investitionen in KI, ihrer vielfältigen Anwendungen, der verfügbaren Ressourcen und Unterstützungsgemeinschaften, der intellektuellen Herausforderung und des Innovationspotenzials ist dieser Abschluss eine hervorragende Option für die berufliche Weiterentwicklung.

Um den Studenten das Lernen zu erleichtern, hat TECH dieses vollständige Programm auf der Grundlage der exklusiven Relearning-Methode entwickelt. Ein Lehrprozess, der so gestaltet ist, dass der Student die grundlegenden Konzepte auf progressive und natürliche Weise durch Wiederholung aufnimmt. Auf diese Weise erwirbt er die erforderlichen Kompetenzen und kann sein Studium an seinen eigenen Lebensrhythmus anpassen.  

All dies wird in einem 100%igen Online-Format präsentiert. Auf diese Weise kann sich die Fachkraft ausschließlich auf ihr Studium konzentrieren, ohne dass sie reisen oder sich an einen vorher festgelegten Zeitplan halten muss. Darüber hinaus kann sie jederzeit und überall auf die theoretischen und praktischen Inhalte zugreifen, sie benötigt lediglich ein Gerät mit Internetanschluss.   

Spezialisieren Sie sich in einem aufstrebenden Sektor und zeichnen Sie sich durch eine breite Palette von Anwendungen aus, wie z. B. Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache, Robotik und Spracherkennung

Dieser Universitätsexperte 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 fundierte 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 

Mit der Relearning-Methode eignen Sie sich das Wissen schrittweise und mit völliger Flexibilität an. Ein Programm, das sich an Sie anpasst″

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.   

Kombinieren Sie Ihre persönlichen und beruflichen Verpflichtungen mit Ihrem Studium dank dieses Universitätsexperte. 100% flexibel und online"

Lernen Sie mit dieser einzigartigen Qualifikation, wie Sie Bewertungsmetriken durchführen und Deep Learning-Optimierungsmethoden bestimmen können"

Das im Rahmen des Lehrplans erworbene Wissen wird es den Studenten ermöglichen, eine globale Perspektive einzunehmen und sich über die wichtigsten Aspekte des Deep Learning auf dem Laufenden zu halten, um die vorgeschlagenen Ziele zu erreichen. Auf diese Weise entwickeln sie umfassende Kompetenzen in einem wesentlichen, globalen und vielseitigen Bereich des Ingenieurwesens, der sie zu Spitzenleistungen in einem boomenden Sektor führt. Um die Zufriedenheit der Studenten zu gewährleisten, hat TECH eine Reihe allgemeiner und spezifischer Ziele festgelegt, die den Studenten zum Erfolg führen sollen. 

Verbessern Sie Ihre Kenntnisse über überwachte Lernmaschinen, um Ihre berufliche Zukunft zu verbessern. Jetzt ist immer die beste Zeit" 

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
• 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

Modul 1. Mathematische Grundlagen des Deep Learning

• Entwickeln der Kettenregel zur Berechnung von Ableitungen verschachtelter Funktionen
• Analysieren wie neue Funktionen aus bestehenden Funktionen erstellt werden 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
• Fundieren der zentralen Konzepte der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) mit RNN und Aufmerksamkeitsmechanismen
• Erforschen der Funktionalität der Hugging Face Transformer-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

Modul 2. Grundsätze des Deep Learning

• 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

Modul 3. Neuronale Netze, die Grundlage von Deep Learning

• Analysieren der Architektur von neuronalen Netzen und ihrer Funktionsprinzipien
• Bestimmen wie neuronale Netze auf eine Vielzahl von Problemen angewendet werden können
• Festlegen, wie die Leistung von Deep Learning-Modellen durch die Abstimmung von Hyperparametern optimiert werden kann

Sie werden Ihre Ziele dank der Fähigkeiten und Fertigkeiten erreichen, die Ihnen dieser Universitätsexperte vermitteln wird, und Sie werden auf Ihrem Weg von den besten Fachkräften begleitet"