Ihnen steht ein virtueller Campus zur Verfügung, auf den Sie 24 Stunden am Tag zugreifen können, ohne sich an vorgegebene oder auferlegte Stundenpläne anpassen zu müssen" 

Neuronale Netze in Deep Learning sind ein wesentliches Werkzeug für die Datenverarbeitung und die Lösung komplexer Probleme im Ingenieurwesen. Ihre Fähigkeit, zu lernen und sich an verschiedene Situationen anzupassen, macht sie ideal für Aufgaben wie Mustererkennung, Datenklassifizierung und Entscheidungsfindung in Echtzeit. Zudem hat ihre Verwendung in Bereichen wie der Computer Vision und der Verarbeitung natürlicher Sprache zu wichtigen technologischen Fortschritten geführt, etwa bei der Gesichtserkennung und der maschinellen Übersetzung. 

Vor diesem Hintergrund soll diese akademische Qualifikation von TECH die wachsende Nachfrage nach hochqualifizierten Fachkräften in diesem Bereich befriedigen. Dieses Programm wurde speziell entwickelt, um eine solide Qualifizierung in der Verwendung von Neuronalen Netzen im Bereich Deep Learning zu vermitteln, wobei der Schwerpunkt auf ihrer praktischen Anwendung in verschiedenen Feldern des Ingenieurwesens liegt. Die Studenten werden die Möglichkeit haben, modernste Tools wie Tensorflow und Keras kennen zu lernen und die notwendigen Fähigkeiten zu erwerben, um neuronale Netzwerkmodelle zu entwerfen, zu implementieren und zu optimieren, um Probleme aus der Praxis zu lösen. 

Aus diesem Grund basiert das von TECH entwickelte Programm auf der Relearning-Methode, um das Lernen des Studenten durch die progressive und natürliche Wiederholung der grundlegenden Konzepte zu erleichtern. Auf diese Weise erwirbt der Student die erforderlichen Fertigkeiten und kann sein Studium an seinen idividuellen Lebensrhythmus anpassen. Des Weiteren ermöglicht das Online-Format den Fachkräften, überall und jederzeit auf die theoretischen und praktischen Inhalte zuzugreifen, ohne dass sie reisen oder sich an einen vorgegebenen Zeitplan halten müssen. So können sie von überall und jederzeit auf die theoretischen und praktischen Inhalte zugreifen, sofern sie über ein Gerät mit Internetanschluss verfügen. 

TECH ist bestrebt, Ihre berufliche Laufbahn zu fördern, ohne dass Sie dabei andere Lebensbereiche vernachlässigen müssen, und bietet Ihnen daher einen flexiblen Unterricht, der an Ihre Bedürfnisse angepasst werden kann”   

Dieser universitätskurs in Neuronale Netze 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 präzise und praktische Informationen zu den Disziplinen, die für die berufliche Praxis unerlässlich sind 
• 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 

Sie werden in der Lage sein, alle Inhalte vom virtuellen Campus auf ein beliebiges elektronisches Gerät herunterzuladen und sie bei Bedarf zu konsultieren, auch wenn Sie keinen Internetanschluss haben"

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.   

Sie erhalten ein umfassendes Lehrangebot mit der neuesten Methodik für den akademischen Unterricht, dem Relearning von TECH”    

Fördern Sie Ihre Karriere mit einem Universitätsabschluss, der Sie in die Übertragung von Wissen auf künstliche Neuronen eintauchen lässt” 

Das Programm wird es den Studenten ermöglichen, aktuelles Wissen und eine globale Vision der Schlüsselaspekte von neuronalen Netzen im Bereich des Deep Learning zu erwerben, die es ihnen ermöglichen werden, 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.

Mit den Fähigkeiten und Fertigkeiten, die Sie nach Abschluss dieses Universitätskurses entwickeln, werden Sie in der Lage sein, Ihre ambitioniertesten Ziele zu erreichen"

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 
• 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

• 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 erreichen, indem Sie die Hyperparameter der Feinabstimmung neuronaler Netze beherrschen"