由于这个深度学习校级硕士，彻底改变了技术领域"

近年来技术的快速发展使得自动驾驶汽车，利用高精度成像设备对严重疾病进行早期诊断或利用移动应用程序进行面部识别不再那么遥远。因此，这些新兴的创新目前正在寻求提高自动化的精度，并改善所获得的结果的质量。

在这种情况下，IT专业人员起着决定性的作用，他们必须对深度学习有详尽的了解，并能够在这个部门创造真正的人工智能的竞赛中更进一步。为此，TECH创建了这个为期12个月的硕士学位，采用最先进和最新的教学大纲，由该领域的真正专家准备。

该课程从理论和实践的角度出发，将引导学生深入学习数学基础，神经网络的构建，模型的个性化和TensorFlow的训练。由于每个主题的视频摘要，重点视频，专业阅读和案例研究，内容的广度将更容易被吸收。同样，通过TECH使用的再学习系统，计算机科学家将更自然地通过该课程，更容易地巩固新的概念，从而减少长时间的学习。

注重知识的大学教育将有助于学生的专业成长，他们也希望将一流的学术选择与他们的日常活动相结合。你只需要一个有互联网连接的数字设备，就可以随时访问这个学位，这在学术界是最前沿的。

通过TECH提供的教育，在汽车，金融或医疗等行业的人工智能项目中获得成功"

这个深度学习校级硕士包含市场上最完整和最新的课程。主要特点是：

• 由数据工程师和数据科学家专家提出的案例研究的发展
• 课程的图形化，示意图和突出的实用性内容提供了关于那些对专业实践至关重要的学科的技术和实践信息
• 可以进行自我评估过程的实践，以推进学习
• 其特别强调创新方法
• 理论课，向专家提问，关于有争议问题的讨论区和个人反思性论文
• 可以从任何有互联网连接的固定或便携式设备上获取内容

深入研究Hugging Face的转化器库和其他自然语言处理工具，以应用于视觉问题"

该课程的教学人员包括来自该行业的专业人士，他们将自己的工作经验带到了这一培训中，还有来自领先公司和著名大学的公认专家。

它的多媒体内容是用最新的教育技术开发的，将允许专业人员进行情景式学习，即一个模拟的环境，提供一个身临其境的培训，为真实情况进行培训。

该课程的设计重点是基于问题的学习，通过这种方式，专业人员必须尝试解决整个学年出现的不同专业实践情况。它将得到一个由著名专家开发的创新互动视频系统的支持。

你可以通过任何有互联网连接的数字设备，每天24小时访问先进的深度学习大纲"

一个为期12个月的校级硕士学位，将深度学习技术应用于实际问题"

参加这个1500个教学小时的提案的学生将有机会获得学习，增加他们在技术领域的发展机会，更具体地说，在人工智能的发展方面。为了让毕业生更容易实现这一目标，该学术机构提供了易于使用的创新教学工具和优秀的教学人员，他们将在这一教学过程中以最高水平解决他们的任何疑惑。

你将获得强大的分析，解决问题和建立算法的技能，以完善人工智能"

总体目标

• 从根本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.深度学习的数学基础

• 发展计算嵌套函数导数的连锁规则
• 分析如何从现有函数中创建新函数，以及如何计算这些函数的导数
• 考察Backward Pass的概念以及向量函数的导数如何应用于机器学习
• 了解如何使用TensorFlow来构建自定义模型
• 理解如何使用TensorFlow工具加载和处理数据
• 从根本上掌握NLP自然语言处理与RNN和注意力机制的关键概念
• 探索Hugging Face变换器库和其他自然语言处理工具的功能，以应用于视觉问题
• 学习如何建立和训练自动编码器模型，GANs和扩散模型
• 了解如何利用自动编码器对数据进行有效编码

模块2.深度学习原则

• 分析线性回归的工作原理以及如何将其应用于神经网络模型
• 理解优化超参数以提高神经网络模型性能的原理
• 确定如何通过使用训练集和测试集来评估神经网络模型的性能

模块3.神经网络，深度学习的基础

• 分析神经网络的结构和它们的运行原理
• 确定神经网络如何应用于各种问题
• 确定如何通过调整超参数来优化深度学习模型的性能

模块4.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5.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
• 基本上使用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使用它来提供对预处理数据集的访问

模块6.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

模块7.使用RNN（递归神经网络）和CNN（卷积神经网络）进行序列处理

• 分析递归神经元和递归层的结构
• 考察训练RNN模型的各种训练算法
• 使用准确性和敏感性指标评估RNN模型的性能

模块8.用自然递归网络(NNN)和注意力进行自然语言处理(NLP)

• 使用递归神经网络生成文本
• 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9.自动编码器，GANs和扩散模型

• 用线性不完全自动编码器实现PCA技术
• 使用卷积和变异自动编码器来改善自动编码器的结果
• 分析GANs和扩散模型如何产生新的和现实的图像

模块10.强化学习

• 使用梯度来优化代理的策略
• 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

TECH适应你的专业需求和动机，这就是为什么它设计了关于深度学习的最完整和最灵活的课程"