Dank dieses 100%igen Online-Masterstudiengangs werden Sie die innovativsten Deep-Learning-Techniken auf Ihre Projekte anwenden" 

TensorFlow hat sich zum wichtigsten Tool für die Implementierung und das Training von Deep-Learning-Modellen entwickelt. Entwickler nutzen sowohl die verschiedenen Tools als auch die Bibliotheken, um Modelle zu trainieren, die automatische Objekterkennung, Klassifizierung und natürliche Sprachverarbeitung durchführen. Ebenso ist diese Plattform nützlich für die Erkennung von Anomalien in Daten, was in Bereichen wie Cybersicherheit, vorausschauende Wartung und Qualitätskontrolle unerlässlich ist. Ihre Verwendung kann jedoch eine Reihe von Herausforderungen für Fachleute mit sich bringen, darunter die Auswahl der geeigneten Architektur des neuronalen Netzes. 

Angesichts dieser Situation hat TECH einen privaten Masterstudiengang eingeführt, der Experten einen umfassenden Ansatz für Deep Learning bietet. Der Lehrplan, der von Spezialisten auf diesem Gebiet entwickelt wurde, wird sich mit den mathematischen Grundlagen und Prinzipien des Deep Learning befassen. Dies wird die Absolventen in die Lage versetzen, neuronale Netze zur Informationsverarbeitung aufzubauen, die Mustererkennung, Entscheidungsfindung und Lernen aus Daten beinhalten. Der Lehrplan wird auch das Reinforcement Learning vertiefen und dabei Faktoren wie die Optimierung der Belohnung und die Suche nach Strategien berücksichtigen. Darüber hinaus werden die Lehrmaterialien fortgeschrittene Techniken zur Optimierung und Visualisierung von Ergebnissen bieten. 

Was das Format des Universitätsabschlusses betrifft, so wird er durch eine 100%ige Online-Methode vermittelt, so dass die Studenten das Programm auf unkomplizierte Weise absolvieren können. Um auf die akademischen Inhalte zuzugreifen, benötigen sie lediglich ein elektronisches Gerät mit Internetzugang, da die Stunden- und Bewertungspläne individuell festgelegt werden. Zudem basiert der Lehrplan auf dem innovativen Relearning-Lernsystem, bei dem TECH eine Vorreiterrolle spielt. Dieses Lernsystem besteht aus der Wiederholung der wichtigsten Aspekte, um die Beherrschung der verschiedenen Elemente zu gewährleisten.

Lernen Sie durch innovative multimediale didaktische Formate, die Ihren Aktualisierungsprozess im Deep Learning optimieren werden"

Dieser Privater Masterstudiengang in Deep Learning enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Seine herausragendsten Merkmale sind:

• Die Erarbeitung von Fallstudien, die von Experten in Data Engineering und Data Science vorgestellt werden
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt vermittelt alle für die berufliche Praxis unverzichtbaren wissenschaftlichen und praktischen Informationen
• 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 Zugangs zu Inhalten von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss

Möchten Sie Ihre Praxis mit den fortschrittlichsten Techniken der Gradientenoptimierung bereichern? Erreichen Sie es mit diesem Programm in nur 12 Monaten"

Das Dozententeam des Programms besteht aus Experten 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 tiefer in den Backward Pass einsteigen, um die Gradienten der Verlustfunktion in Bezug auf die Netzwerkparameter zu berechnen"

Dank der Relearning-Methode können Sie Ihren Stundenplan frei gestalten"

Dank dieses privaten Masterstudiengangs werden die Studenten ihre Fähigkeiten und Kenntnisse auf dem Gebiet des Deep Learning und der künstlichen Intelligenz ausbauen. So werden sie die fortschrittlichsten Deep-Learning-Techniken in ihren Projekten einsetzen, um die Leistung der Modelle bei bestimmten Aufgaben zu verbessern. Ebenso werden die Experten in der Lage sein, intelligente Systeme zu entwickeln, die automatisch Aufgaben wie die Mustererkennung in Bildern, die Stimmungsanalyse in Texten oder die Erkennung von Anomalien in Daten durchführen können.

Ein Universitätsabschluss, der auf der Grundlage der neuesten Trends im Bereich Deep Learning entwickelt wurde, um Ihnen erfolgreiches Lernen zu garantieren"

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

Modul 4. 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 5. 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 6. 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

Modul 7. 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 8. Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) mit 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 9. 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

Modul 10. Reinforcement Learning

• Verwenden von Gradienten zur Optimierung der Richtlinien eines Agenten
• Bewerten des Einsatzes neuronaler Netze zur Verbesserung der Entscheidungsgenauigkeit eines Agenten
• Implementieren verschiedener Boosting-Algorithmen zur Verbesserung der Leistung eines Agenten

Eine wichtige, einzigartige und entscheidende Fortbildung, die Ihre berufliche Entwicklung vorantreiben wird"