Lernen Sie die mathematischen Grundlagen des Deep Learning kennen, um die fortschrittlichsten neuronalen Netze zu erstellen"

Deep Learning ist heute eine der am häufigsten verwendeten Techniken im Bereich der künstlichen Intelligenz, da es tiefe neuronale Netze trainieren und komplexe Aufgaben in einer Vielzahl von Bereichen präzise ausführen kann. In der Robotik wird Deep Learning zum Beispiel für die autonome Navigation und die Objekterkennung eingesetzt. Im Falle der Verarbeitung natürlicher Sprache ist dies wertvoll für die maschinelle Übersetzung und die Erstellung intelligenter Chatbots.

Um diese neuronalen Netze jedoch effektiv nutzen zu können, ist ein solides Verständnis der zugrunde liegenden mathematischen Grundlagen erforderlich. Genau das ist der Schwerpunkt des Universitätskurses in Mathematische Grundlagen des Deep Learning, der Studenten, die für Deep Learning notwendigen Grundlagen in fortgeschrittener Mathematik und Statistik vermitteln soll.

Das Programm gliedert sich in Themen, die sich mit linearer Algebra, multivariabler Kalkulation, Optimierung und Wahrscheinlichkeitsrechnung befassen. In diesem Sinne werden die Studenten entscheidende Konzepte wie Matrizen, Vektoren, partielle Ableitungen, Abwärtsgradienten, Wahrscheinlichkeitsverteilungen oder Inferenzstatistiken durchgehen. Darüber hinaus umfasst das Studium auch mehrere Beispiele und praktische Übungen, die den Studenten helfen, theoretische Konzepte in einem realen Kontext anzuwenden.

Das Beste daran ist, dass dieser universitätskurs zu 100% online ist, was bedeutet, dass die Teilnehmer von überall auf der Welt und zu jeder Zeit, auf die Programmunterlagen zugreifen können.

Sie werden ein Experte in Operationen mit Vektorfunktionen und deren Ableitungen"

Dieser universitätskurs in Mathematische Grundlagen des Deep Learning enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Seine herausragendsten Merkmale sind:

• Die Erarbeitung von Fallstudien, die von Experten in mathematische Grundlagen des 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 erhalten alle Grundlagen zur Beherrschung der Funktionsweise von Modellen, die unter überwachtem Lernen operieren"

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.

Vergleichen Sie Datensätze meisterhaft dank der innovativen pädagogischen Ressourcen des Virtuellen Campus"

In nur 300 Stunden spezialisieren Sie sich in der Anpassung von Hyperparametern oder im Umgang mit Regularisierungstechniken"

Studenten, die sich für diesen Studiengang einschreiben, haben die Möglichkeit, fortgeschrittene Kenntnisse zu erwerben, die ihnen ermöglichen, ihre Karriereaussichten im Technologiesektor zu verbessern, insbesondere im Bereich der Entwicklung von künstlicher Intelligenz. Um den Studenten zu helfen, ihre Ziele zu erreichen, bietet diese akademische Einrichtung innovative und leicht zugängliche pädagogische Hilfsmittel sowie erstklassige Dozenten mit umfangreichem Hintergrundwissen im Bereich der KI.

Erreichen Sie die Ziele der Fortbildung und entwickeln Sie die Kettenregel zur Berechnung von Ableitungen verschachtelter Funktionen"

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

• 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 zentralen Konzepte 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
• 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

Schreiben Sie sich jetzt ein und bringen Sie Ihre Karriere in der Informatik auf die nächste Stufe, indem Sie die Funktionalität der Transformer-Bibliotheken erkunden"