Informieren Sie sich über die neuesten Trends im Bereich der künstlichen Intelligenz und spezialisieren Sie sich in der Erstellung fortgeschrittener Modelle mit dem Universitätsexperten in deep-learning"

Künstliche Intelligenz ist einer der vielversprechendsten Technologiebereiche und verändert die Welt in rasantem Tempo. deep-learning wird in immer mehr Bereichen eingesetzt, vom Computer Vision bis hin zur maschinellen Übersetzung, und die Nachfrage auf dem Arbeitsmarkt steigt rapide. Die algorithmische Komplexität ist jedoch hoch, und angesichts der rasanten Fortschritte in diesem Bereich sind viele akademische Studiengänge veraltet, was sich zum Nachteil der IT-Fachkräfte auswirkt. 

Glücklicherweise ist der Universitätsexperte in deep-learning ein vollständig aktualisiertes akademisches Programm, das ein hohes Maß an Vorbereitung auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz mit besonderem Schwerpunkt auf deep-learning bietet. Der Studiengang zielt darauf ab, den Studenten die notwendigen Kenntnisse und Fähigkeiten zu vermitteln, um Projekte in diesem Bereich zu entwickeln und die Funktionsweise von Deep-Learning-Algorithmen zu beherrschen. Sie werden lernen, wie man TensorFlow verwendet, um benutzerdefinierte Modelle zu erstellen oder Vektorfunktionen für das maschinelle Lernen abzuleiten, und sie werden die Funktionalität der Hugging Face Transformers-Bibliotheken erforschen. 

Der Kurs findet zu 100% online statt und nutzt die innovative pädagogische Methode des Relearning, die auf ständigem Feedback und der Anpassung an die individuellen Bedürfnisse der Studenten durch gezielte Wiederholung basiert. 

Der Universitätsexperte in deep-learning bietet auch Flexibilität bei der Organisation der akademischen Ressourcen, so dass die Studenten ihren Lernzyklus an ihre eigenen Bedürfnisse und Zeitpläne anpassen können.

Tauchen Sie ein in die faszinierende Welt der Deep-Learning-Algorithmen und erwerben Sie Fachkenntnisse, die Sie in die Lage versetzen, sich auf dem Gebiet der Datenwissenschaft auszuzeichnen"

Dieser Universitätsexperte in deep-learning enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Die hervorstechendsten Merkmale sind: 

• Die Erarbeitung von Fallstudien, die von Experten in Deep Learning präsentiert werden 
• Der anschauliche, schematische und äußerst praktische Inhalt liefert technologische und praktische Informationen zu den Disziplinen, die für die berufliche Praxis unerlässlich sind
• Praktische Übungen, bei denen der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens genutzt 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 

Nutzen Sie die Gelegenheit, sich mit den besten Fachkräften auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz zu spezialisieren"

Das Dozententeam des Programms besteht aus Fachleuten aus der Branche, die ihre Erfahrungen aus ihrer Arbeit in diese Fortbildung einbringen, sowie aus anerkannten 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.

Profitieren Sie von einer hochmodernen Fortbildung, die es Ihnen ermöglicht, Teil der digitalen Revolution zu sein und Ihren beruflichen Werdegang entscheidend zu beeinflussen"

Bringen Sie sich auf den neuesten Stand in Bezug auf die Architektur neuronaler Netze und ihre verschiedenen Typen, um alltägliche Probleme durch deep-learning zu lösen"

Studenten, die sich für diese 450-stündige Fortbildung eingeschrieben haben, werden die Möglichkeit haben, Fähigkeiten und Kenntnisse zu erwerben, die ihre Aufstiegschancen im technologischen Bereich, insbesondere bei der Entwicklung von Künstlicher Intelligenz, erheblich verbessern. Mit dem Ziel, den Studenten zu helfen, ihre Ziele zu erreichen, bietet diese akademische Einrichtung innovative pädagogische Tools, die leicht zugänglich sind und verfügt über ein hervorragendes Team von Dozenten, die im Bereich deep-learning führend sind. 

Holen Sie sich die Schlüssel zur Optimierung der Leistung von fortgeschrittenen KI-Modellen dank dieses Universitätsexperten"

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

Modul 1. Mathematische Grundlagen des Deep Learning 

• Entwickeln der Kettenregel zur Berechnung von Ableitungen verschachtelter Funktionen 
• Analysieren wie neue Funktionen aus bestehenden Funktionen erstellt werden und wie ihre Ableitungen berechnet werden
• Untersuchen des Konzepts des Rückwärtspasses und wie Ableitungen von Vektorfunktionen beim automatischen Lernen angewendet werden 
• Lernen der Verwendung von TensorFlow zur Erstellung benutzerdefinierter Modelle 
• Verstehen, wie man Daten mit TensorFlow-Tools lädt und verarbeitet
• Fundieren der Schlüsselkonzepte der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) mit RNN und Aufmerksamkeitsmechanismen 
• Erforschen der Funktionalität der Hugging Face Transformer-Bibliotheken und anderer Tools zur Verarbeitung natürlicher Sprache für die Anwendung auf Sehprobleme 
• Lernen Autoencoder-Modelle und GANs sowie Diffusionsmodelle zu konstruieren und zu trainieren
• Verstehen, wie Autoencoder verwendet werden können, um Daten effizient zu kodieren 

Modul 2. Grundsätze des Deep Learning 

• Analysieren der Funktionsweise der linearen Regression und deren Anwendung auf Modelle neuronaler Netze
• Fundieren von Hyperparameter-Optimierung zur Verbesserung der Leistung von Modellen neuronaler Netze
• Bestimmen wie die Leistung von Modellen neuronaler Netze anhand des Trainingssets und des Test-Sets bewertet werden kann

Modul 3. Neuronale Netze, die Grundlage von Deep Learning 

• Analysieren der Architektur von neuronalen Netzen und ihrer Funktionsprinzipien 
• Bestimmen wie neuronale Netze auf eine Vielzahl von Problemen angewendet werden können 
• Festlegen, wie die Leistung von Deep Learning-Modellen durch die Abstimmung von Hyperparametern optimiert werden kann 

Bewerten Sie die Leistung von Modellen neuronaler Netze anhand des Trainingssets und des Test-Sets"