TECH 独特的 Relearning 系统将以最严格的方式更新您的视觉皮质架构知识和技能"

用于开发和训练神经网络模型的资源数不胜数。在这方面，Keras 因其易用性、灵活性和与其他库的兼容性，已成为专业人士使用最广泛的库。这个开源库为开发人员提供了一个高级应用编程接口，使他们能够立即构建深度学习模型。因此，它有助于创建图像分类模型，从而识别快照中的不同对象。这在人脸识别系统、医学图像分类或生成艺术创作等方面非常有用。 

在此背景下，TECH 实施了一项专科文凭，重点研究卷积神经网络的深度计算机视觉。为此，学术路径将通过研究权重初始化技术和平滑条件等因素，深入研究迁移学习训练。因此，毕业生将利用从预先训练的模型中获得的先验知识来提高新机器学习任务的性能。培训还将涉及使用 TensorFlow 和 NumPy 构建深度学习应用程序。这将使专业人员能够在性能预测等领域充分利用这些工具。 

该大学学位将在虚拟学习平台上进行 100% 的在线教学，不受预定时间表的限制。不仅如此，每个学生都有机会在一天 24 小时的任何时候对自己的学习进度进行个性化的自我管理。该方法最显著的特点之一是 TECH 在所有课程中采用的学习过程：Relearning。这一教学体系将在对理论内容进行分析的基础上，并根据专业的实际情况举例说明，以快速、灵活的方式促进能力的获得。

您将有能力通过研究和开发新算法，为深度学习领域的知识进步做出贡献" 

这个深度学习中的神经网络和训练专科文凭包含市场上最完整和最新的课程。主要特点是：

• 由神经网络和深度学习培训方面的专家介绍案例研究的发展情况
• 书中的内容图文并茂、示意性强、实用性强，提供了专业实践中必不可少的学科技术和实用信息
• 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

您将优化设计深度学习模型的技能，以生成有效的项目解决方案"

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 NumPy 计算环境，并在多维数组上执行数值运算"

您可以访问多媒体库，该库包含大量动态内容，将以更加直观的方式强化您的学习"

通过这种沉浸式的学习体验，毕业生将掌握多种知识和技能，在深度学习领域实现质的飞跃。从业人员将对深度神经网络训练有扎实的了解，并能将其原理有效地应用到算法中。  此外，他们还将掌握 TensorFlow 等先进软件，这些软件旨在快速、轻松地创建不同的神经网络架构。所有这些都将使他们能够设计和实施先进的人工智能项目，从而在不断扩大的技术领域脱颖而出。 

在短短 6 个月内，您将为自己的职业生涯带来所需的技术提升，并为 Gradient 的问题提供创新解决方案"

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. 深度神经网络训练

• 分析梯度问题以及如何避免这些问题
• 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

模块 2. 用TensorFlow定制模型和训练

• 确定如何使用TensorFlow的API来定义自定义函数和图形
• 基这个上使用tf.data API来有效加载和预处理数据
• 讨论 TensorFlow 数据集项目，以及如何利用该项目促进对预处理数据集的访问

模块 3. 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
• 用Keras开发CNN架构
• 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

本专业的教学材料将以更直观的方式加深您对迁移学习的认识"