Universitäre Qualifikation
Die größte Fakultät für Informatik der Welt"
Präsentation
Verbessern Sie Ihre Fähigkeiten und erwerben Sie neue Kompetenzen im Bereich der Modellanpassung mit TensorFlow, dank TECH, der größten digitalen Universität der Welt”
Die Modellanpassung mit TensorFlow ist eine wesentliche Voraussetzung für den Erfolg des maschinellen Lernens. Sie ermöglicht es, Modelle an spezifische Projektanforderungen anzupassen, die Effizienz und Leistung von Modellen zu verbessern oder mit verschiedenen Lösungsansätzen zu experimentieren. Diese Fähigkeit ist für jeden im Bereich des maschinellen Lernens Tätigen unerlässlich und von grundlegender Bedeutung, um die Entwicklung neuer Anwendungen und Lösungen voranzutreiben.
Aus diesem Grund hat TECH einen universitätskurs in Anpassung von Modellen mit TensorFlowentwickelt, um den Studenten die notwendigen Fähigkeiten und Kompetenzen zu vermitteln, damit sie ihre Arbeit als Spezialisten so effizient wie möglich ausführen können. In diesem Kurs werden Aspekte wie die Verwendung der Bibliothek, die Verwendung von Optimierungstechniken für das Training und die Rechenumgebung NumPy behandelt.
All dies wird in einer bequemen 100%igen Online-Modalität angeboten, die es den Studenten ermöglicht, ihren Stundenplan und ihr Studium mit ihren anderen täglichen Aufgaben und Interessen in Einklang zu bringen. Darüber hinaus bietet dieser Studiengang das umfassendste theoretische und praktische Material auf dem Markt, was den Studienprozess erleichtert und es den Studenten ermöglicht, ihre Ziele schnell und effizient zu erreichen.
Werden Sie in nur 6 Wochen und bei völliger Organisationsfreiheit zum Experten in NumPy-Rechenumgebungen”
Dieser ##ESTUDIO## in Anpassung von Modellen mit TensorFlow enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Seine herausragendsten Merkmale sind:
- Die Erarbeitung praktischer Fälle, die von Experten in Anpassung von Modellen mit TensorFlow präsentiert werden
- Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt vermittelt alle für die berufliche Praxis unverzichtbaren Informationen
- 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
Maximieren Sie Ihr berufliches Profil in einem der vielversprechendsten Bereiche des Informatik-Sektors, dank TECH und den innovativsten Materialien auf dem Markt”
Erfahren Sie mehr über die Anwendung zur Leistungsprognose, die Sie bequem von zu Hause aus und zu jeder Tageszeit nutzen können"
Ziele und Kompetenzen
Das ultimative Ziel dieses Universitätskurses in Anpassung von Modellen mit TensorFlow ist es, den Studenten neue Fähigkeiten und fortgeschrittenes Wissen in diesem Bereich zu vermitteln. Eine Aktualisierung, die es ihnen ermöglicht, ihre Arbeit mit der höchstmöglichen Qualität und Effizienz auszuführen. All dies dank TECH und einem 100%igen Online-Modus, der den Studenten völlige Freiheit bei der Organisation und Zeitplanung lässt.
Tauchen Sie ein in die Grundlagen der Modellanpassung mit TensorFlow, ganz bequem von zu Hause oder vom Arbeitsplatz aus”
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 auf Modelle neuronaler Netze angewendet werden
- Erörterung 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
- Bestimmen wie die TensorFlow API benutzt werden, um eigene Funktionen und Graphen zu definieren
- Festigen von Grundlagen der Verwendung der tf.data API zum effizienten Laden und Vorverarbeiten von Daten
- Diskutieren des TensorFlow Datasets-Projekts und wie es genutzt werden kann, um den Zugang zu vorverarbeiteten Datensätzen zu erleichtern
Erreichen Sie Ihre anspruchsvollsten Ziele und verbessern Sie Ihre Fähigkeiten im Bereich der Verwaltung der Trainingsparameter”
Universitätskurs in Anpassung von Modellen mit TensorFlow.
Modellanpassung mit TensorFlow ist eine Technik zum Abstimmen und Anpassen von TensorFlow-Modellen für maschinelles Lernen an die spezifischen Anforderungen bestimmter Anwendungen und Datensätze. TensorFlow ist eine von Google entwickelte Open-Source-Plattform für maschinelles Lernen, die die effiziente Konstruktion und das Training von Deep-Learning-Modellen ermöglicht. An der TECH Technologischen Universität haben wir dieses spezialisierte Programm mit dem Ziel entwickelt, die Modelle in Produktionssystemen zu verstehen und die Modelle im Hinblick auf Geschwindigkeit und Effizienz zu optimieren.
Die Modellanpassung mit TensorFlow ist eine wichtige Technik zur Anpassung von Modellen des maschinellen Lernens an spezifische Anforderungen von Anwendungen und Datensätzen. Die Anpassung kann durch Hyperparameter-Tuning und Transfer-Lernen erfolgen und ermöglicht eine größere Effizienz im Trainingsprozess und die Anpassung von Modellen für bestimmte Aufgaben. In unserem Universitätskurs lernen Sie die grundlegenden Konzepte von TensorFlow kennen, darunter die Struktur des Frameworks, die Erstellung und Ausführung von Graphen sowie Operationen und Variablen. Er ist eine ausgezeichnete Wahl für diejenigen, die sich spezialisierte Fähigkeiten aneignen und eine erfolgreiche Karriere in diesem Bereich aufbauen möchten.