Ein 100%iger Online-Universitätskurs, der Ihnen die effektivsten Methoden zur Vorhersage zukünftiger Werte in einer Sequenz zeitlich variabler Daten vermittelt" 

Die Bearbeitung von Deep-Learning-Sequenzen sind ein wesentlicher Aspekt des Deep Learning. Die Hauptgründe dafür sind, dass diese Tools eine effektive Modellierung von sequentiellen Daten ermöglichen, komplexe zeitliche Abhängigkeiten erfassen und eine breite Palette von Anwendungen in vielen Bereichen ermöglichen. Gleichzeitig entwickeln diese intelligenten Systeme kontinuierlich Algorithmen, die Innovationen vorantreiben und Durchbrüche ermöglichen, die von personalisierter Medizin über maschinelle Übersetzung bis hin zur Vorhersage astronomischer Phänomene reichen. In diesem Sinne schafft ihre Fähigkeit, aus großen Datenmengen zu lernen und komplexe Muster zu erkennen, neue Möglichkeiten für die Forschung. 

In diesem Rahmen hat TECH einen zukunftsweisenden universitätskurs in Verarbeitung von Sequenzen in Deep Learning entwickelt. Dieses Programm, das sich an Fachleute, Forscher und Unternehmer richtet, wird sich sowohl mit den Arten von rekurrenten Neuronen als auch mit der Architektur der Schichten befassen. Ebenso wird der Lehrplan den Studenten die fortschrittlichsten Techniken für das Training rekurrenter neuronaler Netze vermitteln (mit Schwerpunkt auf Backpropagation im Zeitverlauf). In diesem Zusammenhang behandelt der Lehrplan die effektivsten Bewertungsmetriken, um die Leistung von Deep-Learning-Modellen zu gewährleisten. Andererseits wird der Kurs mehrere praktische Anwendungen von Convolutional Neural Networks umfassen, wie z. B. Computer Vision, Mustererkennung oder natürliche Sprachverarbeitung.

Um die Aufnahme all dieser Inhalte zu erleichtern, bietet TECH erstklassige pädagogische Tools, auf die die Studenten 24 Stunden am Tag Zugriff haben werden. Das Einzige, was sie brauchen, um den virtuellen Campus zu betreten, ist ein elektronisches Gerät mit einer Internetverbindung, wie z. B. ihr Smartphone, Tablet oder Computer. Gleichzeitig werden sie während des gesamten Lernprozesses von einem auf maschinelles Sehen spezialisierten Lehrkörper unterstützt. Diese Fachleute werden alle Zweifel der Studenten ausräumen und sie persönlich beraten, um sicherzustellen, dass sie einen Qualitätssprung in ihrer beruflichen Laufbahn machen. 

Möchten Sie Ihre Verwaltung von Gated Recurrent Units optimieren? Beherrschen Sie diese Architektur neuronaler Netze in nur 6 Wochen mit dieser Fortbildung"

Dieser universitätskurs in Verarbeitung von Sequenzen in Deep Learning enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Seine herausragendsten Merkmale sind:

• Die Erarbeitung von Fallstudien, die von Experten in Verarbeitung von Sequenzen in Deep Learning präsentiert 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 Zugangs zu Inhalten von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss

Ein intensiver Universitätsabschluss, der Ihr Leistungsniveau und Ihre Fähigkeiten zur effizienten Durchführung des Lerntransfers steigern wird"

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.  

Durch das Studium dieses intensiven Programms werden Sie Ihr Leistungsniveau und Ihre pädagogischen Fähigkeiten steigern"

Dank der Relearning-Lernmethode müssen Sie nicht stundenlang lernen, um sich etwas einzuprägen. Sie werden auf eine progressive und natürliche Weise lernen!"

Nach einer 6-wöchigen Fortbildung werden die Studenten zu echten Experten in der Verarbeitung von Deep-Learning-Sequenzen. So werden Fachleute ein solides Verständnis von Aspekten wie der Architektur von Neuronen und rekurrenten Schichten haben. Darüber hinaus werden sie neue Kompetenzen erwerben, die sie in die Lage versetzen, spezifische Techniken und Algorithmen zur Abstimmung der Modellparameter anzuwenden. Außerdem lernen die Fachleute die effektivsten Werkzeuge für die Modellevaluierung kennen, um Ergebnisse richtig zu interpretieren und mit verschiedenen Ansätzen zu experimentieren, um deren Leistung zu optimieren.

Sie werden neue praktische Fähigkeiten entwickeln, die Ihnen dabei helfen werden, Herausforderungen im Zusammenhang mit der Sequenzverarbeitung im Rahmen von Deep Learning 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

• Analysieren der Architektur von Neuronen und rekurrenten Schichten
• Untersuchen der verschiedenen Trainingsalgorithmen für das Training von RNN-Modellen
• Bewerten der Leistung von RNN-Modellen anhand von Genauigkeits- und Sensitivitätsmetriken
• Kennen der aktuellsten Trends und Entwicklungen im Bereich der Sequenzverarbeitung in Deep Learning

Sie können von jedem elektronischen Gerät mit Internetzugang auf den virtuellen Campus zugreifen und den Lehrplan herunterladen, um ihn, wann immer Sie wollen, einzusehen"