Schreiben Sie sich ein und erhalten Sie eine hochmoderne und effektive Fortbildung mit dem Relearning von TECH. Vergessen Sie das Auswendiglernen und studieren Sie effizient"

In einem sich ständig weiterentwickelnden technischen Umfeld ist Deep Learning zu einem unverzichtbaren Werkzeug für die Datenverarbeitung und die Lösung komplexer Probleme geworden. So werden die mathematischen Grundlagen des Deep Learning unter anderem in so unterschiedlichen Bereichen wie der Medizin, der Automobilindustrie, der Betrugserkennung und der Finanzanalyse eingesetzt. Deshalb wird der Bedarf an gut ausgebildeten Fachkräften in diesem Bereich immer größer.

Vor diesem Hintergrund wurde dieses TECH-Programm ins Leben gerufen, um auf die Bedürfnisse des Marktes zu reagieren und den Studenten eine hochwertige Fortbildung in dieser Disziplin zu bieten. Dieses Programm wurde speziell entwickelt, um den Studenten ein fundiertes Verständnis der grundlegenden Mathematik zu vermitteln, die dem Deep Learning zugrunde liegt, einschließlich Kalkulation, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik. Darüber hinaus haben die Studenten die Möglichkeit, fortgeschrittene Programmierfähigkeiten in Tensorflow und Deep Visual Computer sowie anderen Tools zu erwerben. All dies wird in einem 100%igen Online-Format präsentiert, das es den Studenten ermöglicht, ihr Studium an ihr Lebenstempo anzupassen und von überall und zu jeder Zeit auf die theoretischen und praktischen Inhalte zuzugreifen.

Um das Lernen der Studenten zu erleichtern, hat TECH ein komplettes Programm entwickelt, das auf der Relearning-Methode für die progressive und natürliche Wiederholung der grundlegenden Konzepte basiert. Auf diese Weise erwirbt der Student die erforderlichen Kompetenzen in seinem eigenen Tempo und in Übereinstimmung mit seinem Lebensstil. Außerdem ermöglicht das vollständige Online-Format den Berufstätigen, von jedem Ort und zu jeder Zeit mit einem Gerät mit Internetanschluss auf die theoretischen und praktischen Inhalte zuzugreifen und sich nur auf ihr Lernen zu konzentrieren. So können sie von überall und jederzeit auf die theoretischen und praktischen Inhalte zugreifen, sofern sie über ein Gerät mit Internetanschluss verfügen.

Mit TECH können Sie Ihre berufliche Karriere vorantreiben, ohne andere Bereiche Ihres Lebens zu vernachlässigen. Deshalb bieten wir Ihnen einen flexiblen, an Ihre Bedürfnisse angepassten Unterricht"

Dieser universitätskurs in Mathematische Grundlagen des 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 präzise und praktische Informationen zu den Disziplinen, die für die berufliche Praxis unerlässlich sind
• Praktische 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 

Motivationsvideos, Fallstudien, grafische und schematische Inhalte, Diskussionsforen... Alles, was Sie brauchen, um Ihre Karriere in Schwung zu bringen. Warten Sie nicht länger"

Das Dozententeam des Programms besteht aus Fachleuten des Sektors, die ihre Berufserfahrung in diese Fortbildung einbringen, sowie aus renommierten Fachleuten von führenden Unternehmen und angesehenen 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 Ihre Ziele mit der Unterstützung eines Dozententeams erreichen, das auf Modelle neuronaler Netze und Optimierung spezialisiert ist"

Ein 100%iger Online-Abschluss, der Ihnen das breiteste und umfassendste Wissen über Funktionen mit mehreren Eingaben und Ableitungen von Funktionen mit mehreren Eingaben vermitteln wird"

Durch den Lehrplan wird der Student ein umfassendes Wissen über die Schlüsselaspekte der mathematischen Grundlagen des Deep Learning entwickeln, das es ihm ermöglicht, eine umfassende und aktuelle Perspektive zu erhalten und die vorgeschlagenen Ziele zu erreichen. Als Ergebnis werden die Studenten umfassende Kompetenzen in einem wesentlichen, vielseitigen und sich ständig weiterentwickelnden Bereich des Ingenieurwesens entwickeln, die sie zu Spitzenleistungen in einem kontinuierlich wachsenden Sektor führen. Um die Zufriedenheit der Studenten zu gewährleisten, hat TECH allgemeine und spezifische Ziele definiert, die als Leitfaden für den Erfolg dienen.

Verbessern Sie Ihre Fähigkeiten bei der Erstellung neuer Funktionen aus bestehenden Funktionen mit diesem universitätskurs in Mathematische Grundlagen des Deep Learning"

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
• 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

• Entwickeln der Kettenregel zur Berechnung von Ableitungen verschachtelter Funktionen
• Analysieren, wie neue Funktionen aus bestehenden Funktionen erstellt 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
• Kennenlernen und Verstehen der Schlüsselkonzepte der natürlichen Sprachverarbeitung NLP mit RNN und Mechanismen der Aufmerksamkeit
• Erforschen der Funktionalität der Hugging Face Transformers-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
• Analysieren der Funktionsweise der linearen Regression und deren Anwendung auf Modelle neuronaler Netze
• Untersuchen und Verstehen 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

Sie werden Ihre Ziele dank der wirksamen Instrumente, die TECH Ihnen in diesem vollständigen universitätskurs zur Verfügung stellt, erreichen"