Dank dieses Universitätsexperten werden Sie in Ihren Projekten die fortschrittlichsten Optimierungsmethoden zum Trainieren von tiefen neuronalen Netzen anwenden"

Die Verarbeitung natürlicher Sprache durch Deep Learning hat die Art und Weise, wie Computer menschliche Sprache verstehen und erzeugen, völlig revolutioniert. Diese Technologie hat eine Vielzahl von Anwendungsmöglichkeiten, von der Automatisierung textbasierter Aufgaben bis hin zur Verbesserung der Online-Sicherheit. Einer der Bereiche, in denen diese Ressourcen am häufigsten eingesetzt werden, ist in Wirtschaftsunternehmen. So binden Unternehmen virtuelle Assistenten wie Chatbots in ihre Webplattformen ein, um die Fragen der Verbraucher in Echtzeit zu beantworten. So trägt Deep Learning dazu bei, relevante Antworten auf der Grundlage des Inhalts großer Datenbanken zu geben.

In diesem Kontext hat TECH einen Universitätsexperten implementiert, der sich eingehend mit der Sprachverarbeitung mit rekurrenten neuronalen Netzen beschäftigt. Der Lehrplan, der von Experten auf diesem Gebiet entwickelt wurde, analysiert die wichtigsten Faktoren für die Erstellung des Trainingsdatensatzes. In diesem Sinne werden die zu befolgenden Schritte analysiert, damit die Studenten eine korrekte Bereinigung und Umwandlung von Informationen vornehmen können. Der Lehrplan befasst sich auch mit der Stimmungsanalyse mit Algorithmen zur Erkennung neuer Meinungen und Trends. Darüber hinaus wird sich die Fortbildung mit dem Aufbau von OpenAi-Umgebungen befassen, in denen die Studenten Algorithmen des Reinforcement Learning entwickeln und bewerten können. 

Die Methodik des Programms spiegelt den Bedarf an Flexibilität und Anpassung an die heutigen beruflichen Anforderungen wider. Mit einem 100%igen Online-Format wird es den Studenten ermöglicht, ihr Lernen voranzutreiben, ohne ihre beruflichen Verpflichtungen zu beeinträchtigen. Zudem gewährleistet die Anwendung des Relearning-Systems, das auf der Wiederholung der wichtigsten Konzepte beruht, ein tiefes und dauerhaftes Verständnis. Dieser pädagogische Ansatz stärkt die Fähigkeit der Fachleute, das erworbene Wissen in ihrer täglichen Praxis effektiv anzuwenden. Das einzige, was die Studenten brauchen, um diesen Studiengang zu absolvieren, ist ein Gerät mit Internetzugang.

Mit dieser Fortbildung werden Sie die Architektur des visuellen Kortex beherrschen und in der Lage sein, in nur 6 Monaten dreidimensionale Modelle von Objekten zu rekonstruieren"  

Dieser Universitätsexperte in Fortgeschrittenes Deep Learning enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Die hervorstechendsten Merkmale sind:

• Die Erarbeitung von Fallstudien, die von Experten in fortgeschrittenem Deep Learning präsentiert 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

Sie werden in der Lage sein, Modelle der künstlichen Intelligenz mit erstklassiger natürlicher Sprache zu erstellen"

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.  

Mit interaktiven Zusammenfassungen zu jedem Thema werden Sie die Konzepte auf dynamischere Weise festigen"

Die Relearning-Methode, bei der TECH Vorreiter ist, garantiert Ihnen einen schrittweisen und natürlichen Lernprozess"

Dank dieses Universitätsexperten werden die Absolventen tiefgreifende Kenntnisse auf dem Gebiet des Deep Learning erwerben. Sie werden auch die modernsten Techniken der Deep Computer Vision beherrschen, um Bilder automatisch und mit einem hohen Maß an Präzision zu analysieren, zu verarbeiten und zu interpretieren. Darüber hinaus werden sie die Verarbeitung natürlicher Sprache in ihre Projekte einbeziehen, um mühsame Aufgaben wie die Untersuchung großer Datenmengen, die Texterstellung oder die Übersetzung zu automatisieren. Außerdem werden sie mit den innovativsten Deep-Learning-Ressourcen ausgestattet, um jedes Hindernis, das bei der Ausführung ihrer jeweiligen Aufgaben auftritt, erfolgreich zu lösen.

Sie werden Deep Q-Leaening in Ihre Projekte implementieren, um sequenzielle Entscheidungsprobleme in komplexen und dynamischen Umgebungen zu lösen" 

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. Deep Computer Vision mit Convolutional Neural Networks
• Erforschen und Verstehen, wie Faltungsschichten und Clustering-Schichten für die Architektur des visuellen Kortex funktionieren
• Verwenden von vortrainierten Keras-Modellen zur Objektklassifizierung, Lokalisierung, Erkennung und Verfolgung von Objekten sowie zur semantischen
• Segmentierung

Modul 2. Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) mit RNN und Aufmerksamkeit

• Trainieren eines Encoder-Decoder-Netzes zur Durchführung einer neuronalen maschinellen Übersetzung
• Entwickeln einer praktischen Anwendung der natürlichen Sprachverarbeitung mit RNN und Aufmerksamkeit

Modul 3. Reinforcement Learning

• Bewerten des Einsatzes neuronaler Netze zur Verbesserung der Entscheidungsgenauigkeit eines Agenten
• Implementieren verschiedener Boosting-Algorithmen zur Verbesserung der Leistung eines Agenten

Eine Weiterbildung, die es Ihnen ermöglicht, schrittweise und vollständig voranzukommen, um Ihre Erfolgschancen am Arbeitsplatz zu vervielfachen"