Universitäre Qualifikation
Die größte Fakultät für Informatik der Welt"
Präsentation
Tauchen Sie ein in das Deep Learning und wenden Sie seine Prinzipien auf Ihre Bildverarbeitungsprojekte an, dank der neuesten Entwicklungen in diesem Bereich, die dieser Universitätskurs bietet“
Die heutige technologische Welt ist ohne die Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz und ihrer Teilbereiche wie Machine Learning oder maschinelles Sehen nicht mehr zu verstehen. Eine davon, die von großer Bedeutung ist, ist das Deep Learning, das aus dem tiefen und systematischen Lernen besteht, das von einer Maschine oder einem Gerät durchgeführt wird, das eine bestimmte Aktivität ausführt. Nach einiger Zeit ist die Maschine in der Lage, auf der Grundlage des erworbenen Wissens komplexe Aufgaben auszuführen, die für einen herkömmlichen Computer oder einen Menschen nicht zu bewältigen sind.
Aus diesem Grund ist es ein wichtiger Bereich in der heutigen Technologie und unterliegt ständigen Fortschritten, die man kennen muss, um auf diesem Gebiet nach den neuesten Innovationen arbeiten zu können. Daher befasst sich dieser Universitätskurs in Deep Learning mit einer ganzen Reihe von Themen rund um diese Disziplin, wie z.B. neuronale Netzwerke, Aktivierungsfunktionen oder Hardware für die Trainingsphase.
Darüber hinaus haben die Studenten Zugang zu einem hervorragenden Dozententeam auf diesem Gebiet sowie zu zahlreichen multimedialen Studienmitteln wie Videotechniken, Meisterklassen, praktischen Übungen und interaktiven Zusammenfassungen. Und das alles nach einer 100%igen Online-Unterrichtsmethodik, die speziell für Berufstätige entwickelt wurde, die ihre Arbeit mit ihrem Studium verbinden möchten.
Die neuesten Innovationen im Bereich Deep Learning sind da. Warten Sie nicht länger und spezialisieren Sie sich“
Dieser Universitätskurs in Deep Learning enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Die hervorstechendsten Merkmale sind:
- Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten in Deep Learning präsentiert werden
- Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt soll wissenschaftliche und praktische Informationen zu den für die berufliche Praxis wesentlichen Disziplinen vermitteln
- Die praktischen Übungen, bei denen der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens durchgeführt werden kann
- Ein 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
Die Technologie schreitet schnell voran und im Bereich des Deep Learning sind ständige Aktualisierungen erforderlich. Dieser Universitätskurs bringt Sie auf den neuesten Stand und bereitet Sie auf die Gegenwart und die Zukunft des Berufs vor“
Zu den Dozenten des Programms gehören Fachleute aus der Branche, die ihre Berufserfahrung in diese Fortbildung einbringen, sowie renommierte Fachleute von Referenzgesellschaften und angesehenen Universitäten.
Die multimedialen Inhalte, die mit den neuesten Bildungstechnologien entwickelt wurden, ermöglichen den Fachleuten ein situiertes und kontextbezogenes Lernen, d. h. eine simulierte Umgebung, die ein immersives Training ermöglicht, das auf reale Situationen ausgerichtet ist.
Das Konzept dieses Studiengangs 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.
Deep Learning ist im Bereich des maschinellen Sehens von grundlegender Bedeutung. Integrieren Sie die besten Techniken in Ihre tägliche Arbeit und machen Sie Fortschritte auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz"
Die Studienmethodik der TECH Technologische Universität ermöglicht es den Studenten, selbst zu entscheiden, wie, wann und wo sie studieren möchten, und sich dabei an ihre persönlichen und beruflichen Umstände anzupassen"
Plan de estudios
Este Universitätskurs en Deep Learning está estructurado en 1 módulo especializado que profundizará en cuestiones como la regresión lineal, los tipos de loss functions, los hiperparámetros, la creación de una red neuronal, la construcción de la red, el entrenamiento, la visualización de resultados, las técnicas de forward propagation y backpropagation o la regularización y normalización, entre muchos otros elementos relevantes en esta área.
Diseña las mejores redes neuronales para tus proyectos en Deep Learning gracias a esta titulación”
Módulo 1. Deep Learning
1.1. Inteligencia artificial
1.1.1. Machine Learning
1.1.2. Deep Learning
1.1.3. La explosión del Deep Learning. ¿Por qué ahora?
1.2. Redes neuronales
1.2.1. La red neuronal
1.2.2. Usos de las redes neuronales
1.2.3. Regresión lineal y Perceptron
1.2.4. Forward propagation
1.2.5. Backpropagation
1.2.6. Feature vectors
1.3. Loss Functions
1.3.1. Loss Functions
1.3.2. Tipos de Loss Functions
1.3.3. Elección de las Loss Functions
1.4. Funciones de activación
1.4.1. Función de activación
1.4.2. Funciones lineales
1.4.3. Funciones no lineales
1.4.4. Output vs. Hidden Layer Activation Functions
1.5. Regularización y normalización
1.5.1. Regularización y normalización
1.5.2. Overfitting and Data Augmentation
1.5.3. Regularization methods: L1, L2 and dropout
1.5.4. Normalization methods: Batch, Weight, Layer
1.6. Optimización
1.6.1. Gradient Descent
1.6.2. Stochastic Gradient Descent
1.6.3. Mini Batch Gradient Descent
1.6.4. Momentum
1.6.5. Adam
1.7. Hyperparameter Tuning y Pesos
1.7.1. Los hiperparámetros
1.7.2. Batch Size vs. Learning Rate vs. Step Decay
1.7.3. Pesos
1.8. Métricas de evaluación de una red neuronal
1.8.1. Accuracy
1.8.2. Dice coefficient
1.8.3. Sensitivity vs. Specificity/Recall vs. Precision
1.8.4. Curva ROC (AUC)
1.8.5. F1-score
1.8.6. Confusion matrix
1.8.7. Cross-validation
1.9. Frameworks y Hardware
1.9.1. Tensor Flow
1.9.2. Pytorch
1.9.3. Caffe
1.9.4. Keras
1.9.5. Hardware para la fase de entrenamiento
1.10. Creación de una red neuronal–entrenamiento y validación
1.10.1. Dataset
1.10.2. Construcción de la red
1.10.3. Entrenamiento
1.10.4. Visualización de resultados
Los contenidos más completos en Deep Learning están aquí. Aprovecha la oportunidad y mejora tu posición profesional gracias a las nuevas herramientas que podrás incorporar con este Universitätskurs"
Universitätskurs in Deep Learning
Der rasante Fortschritt der Technologie hat zur Entstehung und Entwicklung innovativer Bereiche im Bereich der künstlichen Intelligenz geführt, und eine der vielversprechendsten Disziplinen ist Deep Learning. An der TECH Technologischen Universität bieten wir Ihnen unseren Universitätskurs in Deep Learning an, der Ihnen die grundlegenden Kenntnisse und praktischen Fähigkeiten vermittelt, die Sie für den Einstieg in dieses spannende Gebiet benötigen. Während dieses Programms werden Sie die theoretischen Grundlagen des Deep Learning erforschen, einschließlich künstlicher neuronaler Netze, Deep Learning-Algorithmen und Modellarchitekturen. Darüber hinaus werden Sie in den Tools und Programmierbibliotheken fortgebildet, die am häufigsten bei der Implementierung von Deep Learning-basierten Lösungen eingesetzt werden.
Die Nachfrage nach Fachleuten, die im Bereich Deep Learning qualifiziert sind, wächst ständig, da diese Disziplin in einer Vielzahl von Branchen Anwendung findet, wie z. B. in der Medizin, der Robotik, der Verarbeitung natürlicher Sprache und mehr. In unserem Universitätskurs werden Sie in praktische Projekte eintauchen, die es Ihnen ermöglichen, die erlernten Konzepte in realen Situationen anzuwenden. Darüber hinaus werden Sie von Professoren unterstützt, die Experten auf diesem Gebiet sind und Sie während des gesamten Programms anleiten und Ihre Fragen beantworten. Am Ende des Kurses werden Sie darauf vorbereitet sein, sich den Herausforderungen der Arbeitswelt im Zusammenhang mit Deep Learning zu stellen und zum technologischen Fortschritt der heutigen Gesellschaft beizutragen.