凭借此专科文凭，您将在您的项目中应用最先进的优化方法来训练深度神经网络”

深度学习进行的自然语言处理彻底改变了计算机理解和生成人类语言的方式。该技术具有广泛的应用范围，从自动化基于文本的任务到提高在线安全性。这些资源使用最多的领域之一是商业公司。通过这种方式，企业可以在其网络平台中加入聊天机器人等虚拟助手，以实时解决消费者的问题。因此，深度学习有助于根据大型数据库的内容提供相关答案。

在这种背景下，TECH 实施了专科文凭，该文凭将详细介绍循环自然网络的语言处理。该课程由该领域的专家设计，将分析创建训练数据集的关键。从这个意义上讲，我们将分析应遵循的步骤，以便学生对信息进行正确的清理和转换。同样，教学大纲将深入研究情绪分析，使用算法来检测新出现的观点和趋势。另一方面，培训将解决OpenAi环境的构建，供毕业生开发和评估强化学习算法。 

该计划方法将反映灵活性和适应当代专业需求的需要。通过 100% 在线形式，学生可以在不影响工作职责的情况下推进学习。基于重复关键概念的 Relearning 系统的应用确保了深刻而持久的理解。这种教学方法增强了专业人员在日常实践中有效应用所获得知识的能力。同时，学生完成此学术行程所需的唯一东西就是可以访问互联网的设备。

您将掌握视觉皮层的架构，并能够在短短 6 个月内重建物体的三维模型”  

这个高级深度学习专科文凭包含了市场上最完整和最新的科学课程。主要特点是：

• 高级深度学习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专业实践所必需的学科的技术和实用信息
• 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

“您将接受培训，使用高质量的自然语言创建人工智能模型”

该计划的教学人员包括来自该领域的专业人士，他们将自己的工作经验带入培训中，以及来自领先协会和著名大学的公认专家。 

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。

通过每个主题的交互式摘要，您将以更动态的方式巩固有关 2D Seizure 的概念。

TECH 开创的 Relearning 方法将保证渐进和自然的学习。

深度计算机视觉最前卫的技术，以自动且高精度地分析、处理和解释图像。此外，他们还将把自然语言处理纳入他们的项目中，以自动执行繁琐的任务，例如研究大量数据、文本生成或翻译。此外，他们还将配备最具创新性的深度学习资源，以成功解决在执行各自工作期间出现的任何障碍。

您将在您的项目中实施 Deep Q-Leaening，以解决复杂和动态环境中顺序决策中的问题” 

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
• 研究监督学习的关键概念以及它们如何应用于神经网络模型
• 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
• 发展关于深度神经网络训练的专门知识
• 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

模块 1.使用卷积神经网络的深度计算机视觉

• 探索并理解卷积层和聚类层如何为视觉皮层架构工作
• 使用预训练的Keras模型进行物体分类、定位、检测和跟踪以及语义分割

模块 2.使用 RNN 和 Attention 的自然语言处理 NLP

• 训练一个编码器-解码器网络以进行神经机器翻译
• 开发一个用RNN和注意力进行自然语言处理的实际应用

模块 3.强化学习

• 评估使用神经网络来提高代理人的决策准确性
• 实施不同的强化算法以提高代理的性能

这个学位将使您能够逐步、全面地进步，从而增加您在工作中取得成功的机会”