Dank dieses 100%igen Universitätskurses werden Sie das Training von Faltungsmodellen beherrschen, um genaue Bildvorhersagen zu machen"

Im Zusammenhang mit Deep Learning wurden zahlreiche Fortschritte gemacht, um die Qualität der Daten zu verbessern und neue Möglichkeiten für die Forschung zu eröffnen. Unter ihnen stechen die Techniken der Autoencoder, GANs und Diffusionsmodelle hervor. Diese Modelle sind in der Lage, synthetische Daten zu erzeugen, die realen Daten ähneln, was besonders in Fällen nützlich ist, in denen reale Informationen nur schwer zu erhalten sind. Diese Tools erzeugen zum Beispiel Bilder, Texte oder Töne synthetisch, um Modelle für maschinelles Lernen zu trainieren.  Sie werden in einer Vielzahl von Bereichen eingesetzt, z. B. in der Computer Vision, der Verarbeitung natürlicher Sprache und sogar bei der Erzeugung von Musik. 

Aus diesem Grund bietet TECH einen universitätskurs an, der sich mit Autoencodern, GANs und Diffusionsmodellen beschäftigt. Im Rahmen des Lehrplans werden Aspekte wie die Konstruktion von Kodierungsarchitekturen, Mustererkennung oder die Verwendung von Generative Adversarial Networks untersucht. Dies wird die Studenten mit den innovativsten Verfahren zur Entwicklung synthetischer Daten und zur Verbesserung der Datenqualität ausstatten. Der Lehrplan befasst sich auch mit den Besonderheiten von tiefen neuronalen Netzen, um Fachleute in die Lage zu versetzen, große Datenmengen in verschiedenen Bereichen zu verarbeiten und die Effizienz von intelligenten Lösungen zu optimieren.

Dieser universitätskurs wird vollständig online unterrichtet, so dass die Studenten nicht täglich zu einem akademischen Zentrum pendeln müssen. Gleichzeitig wird die revolutionäre Relearning-Methode angewandt, die den Wissenserwerb durch die Studenten in ihrem eigenen Lerntempo und ohne externe Einschränkungen des Unterrichts begünstigt.  Ebenso verfügt das Programm über eine große Auswahl an didaktischen Inhalten, die Text- und Multimediainhalte kombinieren, so dass die Studenten denjenigen auswählen können, der ihren pädagogischen Vorlieben am besten entspricht. 

Möchten Sie sich auf die Modellierung der Datenverteilung spezialisieren? Dank dieses Programms werden Sie dies in nur 150 Stunden erreichen"  

Dieser universitätskurs in Autoencoder, GANs und Diffusionsmodelle in Deep Learning enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Die hervorstechendsten Merkmale sind:

• Die Erarbeitung von Fallstudien, die von Experten in Autoencoder, GANs und Diffusionsmodelle in Deep Learning vorgestellt werden
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt vermittelt alle für die berufliche Praxis unverzichtbaren 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 Zugriffs auf die Inhalte von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss

Sie werden modernste Techniken in Ihre Modelle einbauen, um deren Leistung und Verallgemeinerbarkeit zu verbessern“

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 in den Aufbau von Coding-Architekturen eintauchen und Machine Learning-Modelle für verschiedene Aufgaben einspeisen"

In dieser Fortbildung lernen Sie auf theoretische und praktische Weise mit virtuellen Lernsystemen umzugehen, so dass Sie Ihre Arbeit mit Erfolgsgarantie entwickeln können"

Dank dieser tiefgreifenden Bildungserfahrung werden die Absolventen zu echten Profis auf dem Gebiet des Deep Learning.  Nach 150 Unterrichtsstunden werden die Studenten ein solides und praktisches Verständnis der fortschrittlichsten Techniken im Bereich des Deep Learning erwerben: Autoencoder, GANs und Diffusionsmodelle. Auf diese Weise werden sie diese Techniken in ihren Projekten effektiv einsetzen, um Aufgaben zur Generalisierung synthetischer Inhalte, zur Merkmalsextraktion und zur Modellierung hochdimensionaler Daten durchzuführen. Darüber hinaus werden die Studenten die Programmiersprache Python beherrschen, um schnell und effizient Webanwendungen zu erstellen.

Am Ende dieser 6-wöchigen Fortbildung verfügen Sie über das nötige Rüstzeug, um Ihre Karriere als Software-Ingenieur im Bereich der künstlichen Intelligenz zu starten"

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
• 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

• 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
• Ermutigen der Studenten, neue Ideen zu erforschen, mit verschiedenen Ansätzen zu experimentieren und kreative Lösungen mit fortgeschrittenen Deep-Learning-Techniken zu entwickeln

Ein völlig flexibler Universitätsabschluss mit pädagogischer Exzellenz, den Sie bequem von Ihrem Mobiltelefon, Computer oder Tablet aus studieren können"