TECH möchte Ihre berufliche Karriere vorantreiben, ohne dass Sie andere Lebensbereiche vernachlässigen, und bietet Ihnen deshalb ein auf Sie zugeschnittenes Programm mit maximaler Flexibilität" 

Die Forschung auf dem Gebiet der Neural Networks und des Deep Learning-Trainings ist nach wie vor ein dynamischer Bereich, der denjenigen, die einen wichtigen Beitrag zum Verständnis und zur Anwendung dieser Techniken leisten wollen, eine Fülle von Möglichkeiten bietet. So haben sie sich bei der Verarbeitung komplexer Daten und der Bewältigung schwieriger Aufgaben in einer Vielzahl von Bereichen als besonders effektiv erwiesen, was sie zu einem unverzichtbaren Werkzeug für die moderne Technik macht. Darüber hinaus bieten Deep Neural Networks eine breite Palette praktischer Anwendungen, von der Bild- und Spracherkennung bis hin zur Finanzanalyse und Betrugserkennung.

Außerdem sind sie in der Lage, große Datenmengen effizient und genau zu verarbeiten, was sie ideal für Anwendungen in den Bereichen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen macht. Ihre Fähigkeit, ständig zu lernen und sich an neue Daten und Situationen anzupassen, macht sie zu einem  unschätzbaren Werkzeug für die Entscheidungsfindung in Echtzeit. Alles in allem handelt es sich um einen spannenden Bereich, der denjenigen, die sich modernes Ingenieurwissen aneignen wollen, vielfältige Möglichkeiten bietet.

TECH hat ein komplettes Programm entwickelt, das auf der exklusiven Relearning-Methode basiert, um das Lernen des Studenten auf progressive und natürliche Weise durch die Wiederholung der grundlegenden Konzepte zu erleichtern.

Das Programm wird in einem Online-Format präsentiert, so dass sich die Fachkräfte auf das Lernen konzentrieren können, ohne sich um Reisen oder vorbereitete Zeitpläne kümmern zu müssen. Außerdem können sie von überall und jederzeit auf die theoretischen und praktischen Inhalte zugreifen, sofern sie über ein Gerät mit Internetanschluss verfügen. 

Steigern Sie Ihre Karriere mit einem Universitätsabschluss, der Sie in die visuelle Kortex-Architektur des Deep Computer Vision eintauchen lässt″ 

Dieser Universitätsexperte in Neuronale Netze und Training 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 

Verteilen Sie Ihr Studienpensum nach Ihren persönlichen Bedürfnissen und verbinden Sie Ihr Studium mit Ihrer beruflichen Tätigkeit" 

Das Dozententeam des Programms besteht aus Fachkräften 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. 

Gehen Sie im Detail auf Tracking- und Tracing-Techniken ein und werden Sie der Profi, der Sie schon immer sein wollten"

Motivationsvideos, Fallstudien, grafische und schematische Inhalte, Diskussionsforen - alles, was Sie brauchen, um Ihre berufliche Karriere in Schwung zubringen. Warten Sie nicht länger.

Durch den Erwerb von Kenntnissen im Rahmen des Programms erhält der Student eine umfassende und aktualisierte Sicht der grundlegenden Aspekte von Neuronalen Netzen und Training in Deep Learning, so dass er die festgelegten Ziele erreichen kann. Auf diese Weise entwickeln die Studenten umfassende Fähigkeiten in einem wesentlichen, vielseitigen und ständig wachsenden Bereich des Ingenieurwesens, die sie zu Spitzenleistungen in einem boomenden Sektor führen wird. Um die Zufriedenheit der Studenten zu gewährleisten, hat TECH allgemeine und spezifische Ziele definiert, die als Leitfaden für den Erfolg dienen sollen. 

Entwickeln Sie Ihr volles Potenzial und erreichen Sie Ihre beruflichen Ziele durch die gründliche Beherrschung der Adam- und RMSprop-Optimierer, die Sie mit diesem Programm entwickeln werden"

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
• Analysieren 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
• 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. Training Tiefer Neuronaler Netze

• Analysieren der Gradientenprobleme und wie sie vermieden werden können
• 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

Modul 2. Anpassung von Modellen und Trainings mit TensorFlow

• Bestimmen wie die TensorFlow API benutzt werden, um eigene Funktionen und Graphen zu definieren
• Festigen von Grundlagen der Verwendung der tf.data API zum effizienten Laden und Vorverarbeiten von Daten
• Diskutieren des TensorFlow Datasets-Projekts und wie es genutzt werden kann, um den Zugang zu vorverarbeiteten Datensätzen zu erleichtern

Modul 3. Deep Computer Vision mit Convolutional Neural Networks

• Erforschen und Verstehen, wie Faltungsschichten und Clustering-Schichten für die Architektur des visuellen Kortex funktionieren
• Entwickeln von CNN-Architekturen mit Keras
• Verwenden von vortrainierten Keras-Modellen zur Objektklassifizierung, Lokalisierung, Erkennung und Verfolgung von Objekten sowie zur semantischen Segmentierung 

Sie werden Ihre Ziele erreichen, dank der effizienten Werkzeuge, die Sie in diesem Universitätsexperte von TECH erwerben werden″