Mit diesem 100%igen Online-Universitätsexperten werden Sie die Prinzipien des Deep Learning beherrschen und die genauesten Vorhersagen erstellen"

Neuronale Netze sind die grundlegende Basis des Deep Learning. Diese von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspirierten und aus Neuronen bestehenden Systeme bilden die Berechnungsgrundlage für Maschinen, die effizient und automatisch aus Daten lernen. Auf diese Weise erfüllen sie komplexe Aufgaben mit ähnlicher oder sogar besserer Leistung als der Mensch, beispielsweise bei der maschinellen Übersetzung oder der Analyse großer Datensätze. Allerdings stehen diese Tools noch vor einigen Herausforderungen, die ihre Effektivität und Anwendbarkeit in bestimmten Bereichen einschränken. Es liegt daher in der Verantwortung der Experten, ihr Wissen regelmäßig zu aktualisieren, um mit allen Entwicklungen in diesem Bereich Schritt zu halten und sie in ihre Praxis einzubeziehen, um ihre Verfahren zu optimieren. 

In diesem Zusammenhang hat TECH einen Universitätsexperten eingerichtet, der ein solides Verständnis für die Funktionsweise von Deep Learning sowie die fortschrittlichsten Tools zum Aufbau neuronaler Netze vermitteln wird. Der Lehrplan wird von den wichtigsten mathematischen Grundlagen (wie Funktionen oder Ableitungen) bis hin zu den Prinzipien des überwachten Lernens (einschließlich verschiedener Modelle, Bewertungsmetriken und der Auswahl von Hyperparametern) reichen. Ein weiterer Schwerpunkt des Lehrplans sind die zahlreichen Einsatzmöglichkeiten von Deep Learning, so dass die Studenten die aktuelle Situation auf dem Arbeitsmarkt kennen und ihre Erfolgschancen in Bereichen wie der Automobilindustrie, der Informatik, der Biologie oder dem Finanzwesen erhöhen können. Zusätzlich beinhaltet der Universitätsabschluss die Analyse von realen Fällen in simulierten Lernumgebungen. 

Auf diese Weise lernen die Studenten wertvolle Lektionen, die sie in ihre Verfahren einfließen lassen können, um deren Durchführbarkeit zu gewährleisten. 

Um all diese Inhalte zu festigen, verwendet TECH die innovative Methodik des Relearning. Diese basiert auf ständigem Feedback und der Anpassung an die individuellen Bedürfnisse der Studenten durch gezielte Wiederholungen. 

Die Studenten können mit jedem elektronischen Gerät mit Internetzugang auf den virtuellen Campus zugreifen und die vollständigsten didaktischen Inhalte auf dem Bildungsmarkt abrufen. 

Möchten Sie sich auf den Einsatz von Supervised Learning Machines spezialisieren? Machen Sie das mit 450 Stunden des besten digitalen Unterrichts"

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

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten in Deep Learning präsentiert werden
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt vermittelt alle für die berufliche Praxis unverzichtbaren wissenschaftlichen und praktischen Informationen
• 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

Sie werden in die Welt der Deep-Learning-Algorithmen eintauchen und sich technische Kenntnisse aneignen, die es Ihnen ermöglichen, sich im Bereich der Sozialwissenschaften auszuzeichnen"

Zu den Dozenten des Programms gehören Fachleute aus der Branche, die ihre Erfahrungen in diese Fortbildung einbringen, sowie anerkannte 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 werden sich mit der Architektur neuronaler Netze und ihren verschiedenen Typen befassen, um alltägliche Probleme durch Deep Learning zu lösen"

Ein vollständiger Lehrplan, der alle Kenntnisse enthält, die Sie benötigen, um einen Schritt in Richtung höchster Qualität im Bereich Computer Vision zu machen"

Der Universitätsexperte wird die Absolventen zu echten Referenzen im Bereich Deep Learning machen. Am Ende des Studiengangs werden sie über solide Kenntnisse des Themas verfügen und neue Fähigkeiten erworben haben, die ihre Aufstiegschancen in der Technologiebranche erheblich verbessern. Darüber hinaus werden sie bestens darauf vorbereitet sein, jedes Hindernis, auf das sie im Laufe ihrer Tätigkeit stoßen, erfolgreich zu bewältigen. Die Experten werden sogar in der Lage sein, Projekte im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz zu entwickeln, um den renommiertesten Unternehmen in ihrem Umfeld höchst innovative und kreative Lösungen anzubieten.

Erhalten Sie dank dieses Universitätsexperten die wichtigsten Informationen zur Optimierung der Backward-Pass-Parameter" 

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

Ein kontextbezogenes und realistisches Studium, das Sie in die Realität eines Berufs voller Herausforderungen eintauchen lässt“