通过这个 100% 在线大学课程，您将获得执行图像转换并增加训练数据的可变性的新技能”

迁移学习指的是一组方法，通过这些方法，可以将为特定任务开发的模型作为起点，为不同的任务实施另一个模型。例如，可以转移或调整经过医学成像（例如 MRI）预训练的系统来诊断特定疾病，例如癌症。这使得该技术成为深度学习专家的宝贵工具，并且减少了训练模型和改进小数据集泛化所需的时间和资源。  

在此背景下，TECH 正在开发一项革命性的深度学习深度神经网络培训计划。该课程由该领域的专家设计，将深入探讨特征提取、重用预训练层或学习率编程等方面。这样，专业人士将用最先进的方法丰富他们的日常实践，以保证神经架构的有效性。同样，教学大纲将为学生提供实用指南，包括指标的选择、评估参数和假设检验。培训还将讨论正则化程序，以便学生充分防止神经网络模型中的过度拟合。

另一方面，大学学位具有完全在线的格式，可以通过任何具有互联网连接的设备轻松访问，并且没有预定的时间表。因此，专家将能够将他们的学习与其余的日常义务完美地结合起来。  Relearning 教学方法。这包括逐步重复关键内容，使学生体验自然有效的学习，而无需诉诸需要额外努力的技术，例如传统的记忆。 

TECH 为您提供市场上最完整、最新的科学计划。你将成为深度学习方面的专家！”

这个深度学习中的深层神经网络训练大学课程包含市场上最完整和最新的课程。主要特点是：

• 深度学习中Training Deep Neural Networks专家呈现的实际案例开发
• 它所构思的图形、示意图和非常实用的内容收集了对于专业实践至关重要的那些学科的体育和实用信息
• 可以进行自我评估过程的实践，以推进学习
• 特别强调创新方法论 
• 提供理论课程、专家解答问题、有争议话题的讨论论坛以及个人思考作业等
• 可以在任何连接互联网的固定或便携设备上访问课程内容

您是否想专注于重用预训练层？只需 150 小时即可获得大学学位”

该计划的教学团队包括该领域的专业人士，他们将在培训中分享他们的工作经验，还有来自知名社会和著名大学的专家。 

通过采用最新的教育技术制作的多媒体内容，专业人士将能够进行情境化学习，即通过模拟环境进行沉浸式培训，以应对真实情况。 

该计划设计以问题导向的学习为中心，专业人士将在整个学年中尝试解决各种实践情况。他们将使用由知名专家制作的创新互动视频系统进行辅助。  

您将掌握数据增强以提高机器学习模型的泛化性和稳健性"

您将使用创新的再学习方法深入研究该学位的模块，快速自然地融入其最复杂的概念"

该学术课程将为毕业生提供深度学习领域深度神经网络训练的专门课程。学生将在日常程序中融入最先进的技术来纠正模型中的梯度问题。与此同时，专家将获得使用深度学习工具的技术技能，其中 Keras 和 TensorFlow 最为突出。专家还能够对学习率等方面进行编程，以便在他们的项目中获得最佳结果。 

借助此更新程序，您将实现您最雄心勃勃的职业目标，该程序包含最现代的合成数据生成程序”

总体目标

• 从根这个上掌握数学函数及其导数的关键概念
• 将这些原则应用于深度学习算法，以实现自动学习
• 讨论神经网络模型的训练、评估和分析
• 理解深度学习的关键概念和主要应用
• 用Keras实现和优化神经网络
• 分析训练深度神经网络所需的优化和正则化机制

具体目标

• 解决梯度问题以及如何避免它们
• 发展关于深度神经网络训练的专门知识
• 确定如何重复使用预训练层来训练深度神经网络
• 确定如何对学习率进行编程以获得最佳结果

该计划将允许您以适合您的需求和义务的个性化方式更新自己。 没有预先制定的时间表！”