Ein 100%iges Online-Programm, das Ihnen die effektivsten Deep-Learning-Techniken vermittelt, um reale Probleme zu lösen und innovative Lösungen zu entwickeln"Ç

Deep Learning hat eine große Vielfalt von Bereichen wie Robotik, Computer Vision und Verarbeitung natürlicher Sprache. Die Implementierung dieser fortschrittlichen Techniken ist derzeit in verschiedenen Arbeitsbereichen zunehmend gefragt. Unter ihnen sticht der Marketingsektor hervor, da Deep-Learning-Tools diesen Unternehmen zahlreiche Vorteile bieten. Sie werden beispielsweise eingesetzt, um große Mengen an Kundendaten zu analysieren und genauere Zielgruppensegmente zu identifizieren. Auf diese Weise sind Unternehmen in der Lage, ihre Strategien und Botschaften zu personalisieren, um die spezifischen Bedürfnisse der einzelnen Zielgruppen zu erfüllen. 

Angesichts dieser Realität hat TECH einen Universitätsexperten entwickelt, der Experten mit einem umfassenden Wissen über Deep-Learning-Anwendungen ausstattet.

 Der Lehrplan soll Studenten mit den modernsten und effektivsten Tools für das Training neuronaler Netze ausstatten. Zu diesem Zweck befasst sich der Lehrplan sowohl mit den Neuronen als auch mit der Architektur der rekurrenten Schichten. Das Programm beschäftigt sich auch mit Transformers-Modellen für die Verarbeitung natürlicher Sprache, so dass die Studenten in der Lage sind, bei einer Vielzahl von Aufgaben, wie z. B. der Generierung flüssiger Texte, hervorragende Leistungen zu erzielen. 

Um diese Aktualisierung zu erreichen, stellt TECH zahlreiche pädagogische Ressourcen zur Verfügung, die auf Multimedia-Pillen, Simulationen von Fallstudien und spezialisierter Lektüre basieren, damit die Studenten ein dynamisches Lernen genießen können. Darüber hinaus müssen die Studenten nicht eine große Anzahl von Lernstunden investieren, da die Relearning-Methode ihnen hilft, die wichtigsten Konzepte auf eine viel einfachere Weise zu konsolidieren. Für Berufstätige gibt es also eine qualitativ hochwertige akademische Option, die sich perfekt mit ihren täglichen Verpflichtungen vereinbaren lässt, da sie ihre Stundenpläne und Bewertungstermine individuell planen können. Das Einzige, was sie für den Zugang zum virtuellen Campus benötigen, ist ein elektronisches Gerät mit Internetzugang, und sie können dafür sogar ihr Mobiltelefon benutzen.

Sie werden das Hugging Face Transformers-Tool für den Lerntransfer beherrschen. Und mit diesem Universitätsexperten in nur 6 Monaten!" 

Dieser Universitätsexperte in Anwendungen für Deep Learning enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Die hervorstechendsten Merkmale sind:

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten in Anwendungen für Deep Learning präsentiert werden
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt vermittelt alle für die berufliche Praxis unverzichtbaren wissenschaftlichen und praktischen Informationen
• Die praktischen Übungen, bei denen der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens durchgeführt 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

Vertiefen Sie Ihr Verständnis der Stimmungsanalyse mit Deep-Learning-Algorithmen zur Überwachung sozialer Netzwerke"  

Zu den Dozenten des Programms gehören Fachleute aus der Branche, die ihre Erfahrungen in diese Fortbildung einbringen, sowie anerkannte 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 den Aufbau von Kodierungsarchitekturen beherrschen und in der Lage sein, automatisch aussagekräftige Merkmale aus Daten zu extrahieren"

Die revolutionäre Relearning-Methode von TECH bietet Ihnen die Flexibilität, Ihr Lerntempo Ihren Lebensumständen entsprechend zu gestalten"

Nach Abschluss dieses Universitätsabschlusses werden die Absolventen ihren beruflichen Horizont erweitern, da sie sich im Bereich Deep Learning spezialisiert haben. 
Durch die Beherrschung der Architektur von rekurrenten Neuronen und Schichten werden die Studenten diese Prinzipien auf Deep-Learning-Algorithmen anwenden, um Maschinen automatisch lernen zu lassen. Darüber hinaus werden sie in der Lage sein, eine praktische Anwendung der Verarbeitung natürlicher Sprache mit rekurrenten neuronalen Netzen durchzuführen. Zusätzlich werden Sie fortgeschrittene Techniken der Hauptkomponentenanalyse unter Verwendung eines automatischen linearen unvollständigen Kodierers in Ihren Projekten implementieren. 

Sie erwerben Deep-Learning-Fähigkeiten, die sehr gefragt sind, um sich in einem zunehmend globalen Technologiesektor zu profilieren"

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. Verarbeitung von Sequenzen mit RNN und CNN

• Analysieren der Architektur von Neuronen und rekurrenten Schichten
• Untersuchen der verschiedenen Trainingsalgorithmen für das Training von RNN-Modellen

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

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

Modul 3. Autoencoder, GANs und Diffusionsmodelle

• Implementieren von PCA-Techniken mit einem unvollständigen linearen automatischen Kodierer
• Verwenden von Faltungs-Autoencodern und Variations-Autoencodern, um die Leistung von Autoencodern zu verbessern

Mit TECH bleiben Sie auf dem Laufenden über die neuesten technologischen Fortschritte und Trends auf dem Gebiet der neuronalen Netze"