Schreiben Sie sich jetzt für ein Studium ein, das Sie in die Lage versetzt, die fortschrittlichsten Deep Learning-Algorithmen zu entwickeln”

Dank der Entwicklung neuer Techniken und Methoden, mit denen Deep-Learning-Modelle mit höherer Leistung und Effizienz trainiert werden können, wurden in den letzten Jahren erhebliche Fortschritte auf dem Gebiet des Deep Learning erzielt. Infolgedessen besteht eine große Nachfrage nach hochqualifizierten Fachkräften auf diesem Gebiet, die diese Techniken in innovativen und anspruchsvollen Projekten anwenden.

Aus diesem Grund wurde der Universitätsexperte in Fortgeschrittenes Deep Learning ins Leben gerufen, der aus mehreren thematischen Einheiten besteht, die die wichtigsten Aspekte des Deep Learning abdecken, vom überwachten Lernen über das Reinforcement Learning bis hin zur Textgenerierung. Darüber hinaus haben die Studenten die Möglichkeit, fortgeschrittene Techniken wie die Verwendung von rekurrenten neuronalen Netzen zu erlernen.

Darüber hinaus wird derUniversitätsexperte in Fortgeschrittenes Deep Learning online angeboten, so dass die Studenten jederzeit und überall auf die Inhalte des Kurses zugreifen können. Ebenso konzentriert sich die pädagogische Methodik des Relearning auf autonomes und zielgerichtetes Lernen durch die Wiederholung von Konzepten, was den Lernfortschritt der Studenten fördert. Darüber hinaus bietet das Programm ein hohes Maß an Flexibilität bei der Organisation der akademischen Ressourcen, so dass die Studenten ihr Lernen an ihre spezifischen Zeitpläne und Bedürfnisse anpassen können.

Heben Sie sich mit einem Universitätsexperten ab, der Ihnen die Möglichkeit gibt, die Grundlagen zu schaffen, um den Erfolg von KI-Unternehmen wie OpenAI oder DeepMind zu replizieren”

Dieser Universitätsexperte in Fortgeschrittenes Deep Learning enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Seine herausragendsten Merkmale sind:

• Die Erarbeitung von Fallstudien, die von Experten in fortgeschrittenem 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

Sie werden Ihre Karriere als Informatiker starten, indem Sie fortgeschrittene Deep Computer Vision-Modelle entwickeln”

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.

Sie werden eine Referenz sein, wenn es um die Erstellung von KI-Modellen geht, die natürliche Sprache in erstaunlicher Qualität produzieren"

Sie werden nützliche Fallstudien durchlaufen, die Ihre Fähigkeiten zur Optimierung der Richtlinien eines Agenten verbessern werden"

Durch die Teilnahme an diesem Universitätsexperten haben die Studenten die Möglichkeit, spezialisierte Fähigkeiten und Kenntnisse zu erwerben, die sie in die Lage versetzen, im Bereich des Deep Learning entscheidend voranzukommen. TECH ist sich der Komplexität und der ständigen Herausforderungen in diesem Bereich bewusst und konzentriert sich darauf, innovative und zugängliche Bildungsressourcen rund um die Uhr bereitzustellen, um Studenten bei der Erreichung ihrer Ziele zu unterstützen. All dies mit dem Zweck, sie in die Lage zu versetzen, sich in einem so wettbewerbsintensiven Bereich des tiefen Lernens erfolgreich von zu Hause oder von überall aus zu entfalten.

Erreichen Sie die von der Universität gesetzten Ziele und lösen Sie mit Hilfe von KI eine große Anzahl von Problemen im Alltag”

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. Deep Computer Vision mit Convolutional Neural Networks

• Erforschen und Verstehen, wie Faltungsschichten und Clustering-Schichten für die Architektur des visuellen Kortex funktionieren
• Entwickeln von CNN-Architekturen mit Keras
• Verwenden von vortrainierten Keras-Modellen zur Objektklassifizierung, Lokalisierung, Erkennung und Verfolgung sowie zur semantischen Segmentierung

Modul 2. Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) mit Natürlichen Rekurrenten Netzen (RNN) und Aufmerksamkeit

• Generieren von Text mit rekurrenten neuronalen Netzen
• Trainieren eines Encoder-Decoder-Netzes zur Durchführung einer neuronalen maschinellen Übersetzung
• Entwickeln einer praktischen Anwendung der natürlichen Sprachverarbeitung mit RNN und Aufmerksamkeit

Modul 3. Reinforcement Learning

• Verwenden von Gradienten zur Optimierung der Politik eines Agenten
• Bewerten des Einsatzes neuronaler Netze zur Verbesserung der Entscheidungsgenauigkeit eines Agenten
• Implementieren von verschiedenen Boosting-Algorithmen, um die Leistung eines Agenten zu verbessern

Sie erhalten alles, was Sie für die Entwicklung von CNN-Architekturen mit Keras benötigen”