Sie werden Zugang zu einer Bibliothek mit hochwertigen Multimedia-Inhalten in verschiedenen audiovisuellen Formaten haben, die Sie herunterladen und abrufen können, wann und wo immer Sie wollen"

Deep Learning, eine der grundlegenden Technologien der künstlichen Intelligenz, hat zu bedeutenden Fortschritten in Bereichen wie der Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache und Robotik geführt. Die Spracherkennungstechnologie von Amazon Alexa zum Beispiel basiert auf Deep Learning und ist zu 95% präzise. Außerdem ist Deep Learning in der Lage, gesellschaftlich relevante Probleme zu lösen, etwa die Früherkennung von Krankheiten, die Vorhersage von Naturkatastrophen und den Kampf gegen den Klimawandel. Es wurde sogar erfolgreich zur Vorhersage der Gletscherschmelze mit einer Genauigkeit von 96% eingesetzt.

Unter diesen Umständen hat TECH ein umfassendes Programm entwickelt, das es den Studenten ermöglicht, die grundlegenden Prinzipien des Deep Learning und seine mathematischen Grundlagen eingehend zu erforschen. Da die Nachfrage nach qualifizierten Fachkräften in diesem Bereich weiter steigt und die Investitionen in die Künstliche Intelligenz zunehmen, bietet sich dieser Abschluss als hervorragende Möglichkeit zur beruflichen Weiterentwicklung an. Darüber hinaus sind die Verfügbarkeit von Ressourcen und unterstützenden Gemeinschaften, die intellektuelle Herausforderung und das Innovationspotenzial weitere Faktoren, die diesen Studiengang für diejenigen attraktiv machen, die ihre Kenntnisse und Fähigkeiten im Bereich Deep Learning erweitern möchten.

Aus diesem Grund hat TECH ein komplettes Programm entwickelt, das auf der Relearning-Methode basiert, um den Studenten das Lernen auf progressive und natürliche Weise durch die Wiederholung der grundlegenden Konzepte zu erleichtern. Auf diese Weise erwirbt der Student die erforderlichen Fertigkeiten und kann sein Studium an seinen idividuellen Lebensrhythmus anpassen.

Die Präsentation des Programms in einem Online-Format ermöglicht es den Fachkräften, sich auf ihr Lernen zu konzentrieren, ohne dass sie reisen oder sich an einen vorgegebenen Zeitplan halten müssen. Darüber hinaus können sie jederzeit und überall auf die theoretischen und praktischen Inhalte zugreifen, sie benötigen lediglich ein Gerät mit Internetanschluss.

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

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten in Deep Learning präsentiert werden
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt vermittelt präzise und praktische Informationen zu den Disziplinen, die für die berufliche Praxis unerlässlich sind
• Er enthält praktische Übungen, in denen der Selbstbewertungsprozess durchgeführt werden kann, um das Lernen zu verbessern
• 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

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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 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.   

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TECH bietet Ihnen einen virtuellen Campus, der 24 Stunden am Tag zur Verfügung steht, ohne dass Sie sich an vorgegebene Zeitpläne oder unbequeme Reisen anpassen müssen"

Das im Rahmen des Programms erworbene Wissen wird es dem Studenten ermöglichen, eine umfassende und aktualisierte Perspektive auf die Schlüsselaspekte des fortgeschrittenen Deep Learning zu erhalten, die es ihm ermöglicht, die vorgeschlagenen Ziele zu erreichen. Als Ergebnis werden die Studenten umfassende Kompetenzen in einem wesentlichen, vielseitigen und sich ständig weiterentwickelnden Bereich des Ingenieurwesens entwickeln, die sie zu Spitzenleistungen in einem kontinuierlich wachsenden Sektor führen. Um die  Zufriedenheit der Studenten zu gewährleisten, hat TECH allgemeine und spezifische Ziele definiert, die als Leitfaden für den Erfolg dienen.

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Allgemeine Ziele

• Verstehen der zentralen Konzepte von mathematischen Funktionenund 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
• 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 von Objekten 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 Richtlinien eines Agenten
• Bewerten des Einsatzes neuronaler Netze zur Verbesserung der Entscheidungsgenauigkeit eines Agenten
• Implementieren verschiedener Boosting-Algorithmen zur Verbesserung der Leistung eines Agenten

Dank der Gründlichkeit, mit der alle Themen dieses TECH-Programms ausgearbeitet wurden, werden Sie selbst Ihre höchsten Erwartungen erfüllen"