Künstliche Intelligenz ist ein technologischer Boom in der Geschäftswelt. Einer der am häufigsten genutzten Zweige ist die Computer Vision, die wiederum auf neuronalen Netzwerken und Deep Learning Training basiert. Diese Tools bieten Vorteile wie Datenanalyse, Aufgabenautomatisierung und komplexe Problemlösungen in einer Vielzahl von Bereichen. Da es sich um aufstrebende Technologien handelt, werden häufig neue Tools und Techniken entwickelt, um ihre Verfahren zu optimieren. Angesichts dieser Situation müssen Fachleute an der Spitze dieses Bereichs bleiben, um qualitativ hochwertige Angebote zu machen, die den Bedürfnissen der Verbraucher entsprechen. Aus diesem Grund hat TECH ein digitales Programm entwickelt, das die neuesten Trends im Bereich Deep Learning umfasst.

Mit dem exklusiven Relearning-System von TECH können Sie Ihr Wissen und Ihre Fähigkeiten im Bereich der Visual Cortex Architecture auf höchstem Niveau aktualisieren"

Es gibt unzählige Ressourcen für die Entwicklung und das Training von neuronalen Netzwerkmodellen. In dieser Hinsicht ist Keras aufgrund seiner Benutzerfreundlichkeit, Flexibilität und Kompatibilität mit anderen Bibliotheken die von Fachleuten am häufigsten verwendete. Diese Open-Source-Bibliothek bietet Entwicklern eine hochentwickelte Programmierschnittstelle, mit der sie Deep-Learning-Modelle sofort erstellen können. Auf diese Weise trägt sie zur Erstellung von Bildklassifizierungsmodellen bei, die verschiedene Objekte in den Aufnahmen identifizieren können. Dies ist z. B. für Gesichtserkennungssysteme, die Klassifizierung medizinischer Bilder oder die Erstellung generativer Kunst nützlich. 

In diesem Zusammenhang führt TECH einen Universitätsexpertin ein, die sich auf Deep Computer Vision mit Convolutional Neural Networks konzentrieren wird. Zu diesem Zweck wird der akademische Lehrplan das Training des Lerntransfers vertiefen, wobei Faktoren wie die Techniken der Initialisierung von Gewichten und Glättungsbedingungen berücksichtigt werden. Auf diese Weise werden die Studenten das von den vortrainierten Modellen erworbene Vorwissen nutzen, um die Leistung bei neuen Aufgaben des maschinellen Lernens zu verbessern. Die Fortbildung befasst sich auch mit der Erstellung einer Deep-Learning-Anwendung mit TensorFlow und NumPy. Dies wird Fachleute in die Lage versetzen, diese Tools in Bereichen wie der Leistungsvorhersage optimal einzusetzen. 

Der Universitätsabschluss wird zu 100% online unterrichtet, auf einer virtuellen Studienplattform, die nicht an vordefinierte Stundenpläne gebunden ist. Vielmehr wird jeder Student die Möglichkeit haben, seinen Lernfortschritt jederzeit selbst zu verwalten, und zwar 24 Stunden am Tag. Eines der markantesten Merkmale der Methodik ist der Lernprozess, den TECH in allen ihren Programmen anwendet: das Relearning. Dieses Lehrsystem fördert den Erwerb von Fähigkeiten auf eine schnelle und flexible Weise, die auf der Analyse theoretischer Inhalte und der Veranschaulichung von Fällen aus dem realen Kontext des Berufs beruht.

Sie werden in die Lage versetzt, durch die Erforschung und Entwicklung neuer Algorithmen zum Wissenszuwachs im Bereich des Deep Learning beizutragen" 

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

• Die Erarbeitung von Fallstudien, die von Experten in neuronalen Netzen und Training in Deep Learning 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

Optimieren Sie Ihre Fähigkeiten im Design von Deep-Learning-Modellen, um effektive Projektlösungen zu generieren"

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 die NumPy-Rechenumgebung beherrschen und numerische Operationen mit mehrdimensionalen Arrays durchführen" 

Sie haben Zugang zu einer Multimediabibliothek voller dynamischer Inhalte, die Ihr Lernen auf visuelle Art und Weise verbessern"

Mit dieser immersiven Lernerfahrung werden die Studenten über eine Vielzahl von Kenntnissen und Fähigkeiten verfügen, um einen Qualitätssprung auf dem Gebiet des Deep Learning zu erleben. Die Fachleute werden über solide Kenntnisse über das Training von tiefen neuronalen Netzen verfügen, so dass sie in der Lage sein werden, deren Prinzipien effektiv auf Algorithmen anzuwenden.  Darüber hinaus werden sie eine fortschrittliche Software wie TensorFlow beherrschen, mit der sich verschiedene neuronale Netzwerkarchitekturen schnell und einfach erstellen lassen. All dies wird es ihnen ermöglichen, fortschrittliche Projekte im Bereich der künstlichen Intelligenz zu entwerfen und auszuführen, um sich in einem ständig expandierenden Technologiesektor abzuheben. 

In nur 6 Monaten werden Sie Ihrer Karriere den technologischen Schub geben, den sie braucht, und innovative Lösungen für die Probleme von Gradient anbieten"

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. 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 2. 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 3. 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

Das didaktische Material dieses Studiengangs wird Sie dazu bringen, Ihr Wissen über Transfer Learning auf anschauliche Weise zu vertiefen"