Ein universitätskurs, der es Ihnen ermöglicht, neue Kompetenzen zu erwerben und Tools wie Keras und TensorFlow optimal zu nutzen"

Laut einer kürzlich von der wissenschaftlichen Gemeinschaft durchgeführten Studie nutzen derzeit mehr als 60% der Unternehmen künstliche Intelligenz, und 85% von ihnen betrachten sie als eine vorrangige Investition in ihrer Geschäftsstrategie. Dies unterstreicht die Bedeutung von Fachkräften, die in diesem Bereich spezialisiert sind, um ihre tägliche Arbeit mit maximaler Effizienz zu erledigen. Eines der von den Unternehmen am meisten nachgefragten Berufsprofile ist das eines Ingenieurs mit Fachkenntnissen im Bereich Deep Learning. Diese Fachleute entwickeln Architekturen neuronaler Netze, die die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachahmen, um Muster zu erkennen und Vorhersagen anhand großer Datenmengen zu erstellen. 

Um dieser Nachfrage gerecht zu werden, bietet TECH einen universitätskurs in Neuronale Netze in Deep Learning an. Der Lehrplan, der von führenden Experten auf diesem Gebiet entwickelt wurde, wird die Studenten in den Prozess der Entwicklung dieser Architekturen eintauchen lassen. Zu diesem Zweck werden in den didaktischen Materialien wesentliche Konzepte von der Verbindung zwischen den verschiedenen Schichten bis hin zum Training des Netzwerks ausführlich behandelt. Die Studenten werden sich mit den wichtigsten Prinzipien neuronaler Netze auseinandersetzen, die es ihnen ermöglichen, Aktivierungsfunktionen, Backpropagation und sogar Parameteranpassung in die Modelle einzubauen. Darüber hinaus werden die Absolventen dank des Lehrplans in der Lage sein, das Keras-Tool effektiv zu nutzen, um Aufgaben wie die Implementierung des Multilayer Perceptron durchzuführen. 

Die Fortbildung basiert auf der revolutionären Relearning-Methode, bei der die TECH eine Vorreiterrolle spielt. Dieses Lehrsystem gewährleistet, dass sich die Studenten die Lehrinhalte auf flexible, progressive und natürliche Weise aneignen. Da es sich um eine 100%ige Online-Fortbildung handelt, können sich die Studenten bequem von zu Hause aus fortbilden. Sie benötigen lediglich ein elektronisches Gerät mit Internetzugang, um den virtuellen Campus zu nutzen. Dort finden sie neben dem Lehrplan eine Bibliothek mit Ressourcen in verschiedenen Formaten (z. B. interaktive Zusammenfassungen und Fachlektüre), um ihr Wissen auf dynamische Weise zu vertiefen.

Sind Sie auf der Suche nach einem Hochschulabschluss, der sich mit Ihren täglichen Aufgaben vereinbaren lässt? Dieses Programm passt sich sowohl an Ihren Zeitplan als auch an Ihre Lerngeschwindigkeit an"

Dieser universitätskurs in Neuronale Netze in Deep Learning enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Seine herausragendsten Eigenschaften sind:

• Die Erarbeitung von Fallstudien, die von Experten in neuronalen Netzen und Deep Learning vorgestellt werden
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt vermittelt alle für die berufliche Praxis unverzichtbaren 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 den Hyperparameter Learning Rate geschickt handhaben, um den Umfang der Anpassungen an den Modellgewichten zu steuern“

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.  

Dank der von TECH angewandten Relearning-Methode werden Sie die wichtigsten Konzepte auf natürliche und progressive Weise festigen, um Ihren Lernerfolg zu gewährleisten"

Sie können den gesamten Lehrplan vom ersten Tag an herunterladen, so dass Sie ihn jederzeit abrufen können, auch über Ihr Smartphone"

Dank dieses Universitätskurses in Neuronale Netze in Deep Learning werden die Studenten ihre Kenntnisse in diesem Bereich auffrischen und gleichzeitig neue Fähigkeiten erwerben, die ihren beruflichen Horizont erweitern. Sie werden auch fortschrittliche neuronale Architekturen entwerfen, die aus Daten lernen und sich an spezifische Aufgaben anpassen. Andererseits werden sie über die notwendigen Ressourcen verfügen, um mit den Hindernissen umzugehen, die bei der Ausführung ihrer verschiedenen Aufgaben auftreten. Auf diese Weise werden die Fachleute innovative Lösungen in zahlreichen Bereichen wie Computer Vision, Medizin, Robotik oder Finanzen anbieten.

Beherrschen Sie die Grundlagen des Deep Learning und lernen Sie alle seine Anwendungen kennen, um Ihre berufliche Sichtbarkeit in einer boomenden Technologiebranche zu erhöhen"

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 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

• Entwickeln der Kettenregel zur Berechnung von Ableitungen verschachtelter Funktionen
• Analysieren, wie neue Funktionen aus bestehenden Funktionen erstellt 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
• Kennenlernen und Verstehen der Schlüsselkonzepte der natürlichen Sprachverarbeitung NLP mit RNN und Mechanismen der Aufmerksamkeit
• Erforschen der Funktionalität der Hugging Face Transformers-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

Sie werden Ihre akademischen Ziele auf bequeme Weise erreichen und dank der 100%igen Online-Modalität von TECH lange Anfahrtswege zu Bildungseinrichtungen vermeiden“