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Das Training tiefer neuronaler Netze kann sehr zeit- und rechenintensiv sein. Es ist jedoch ein leistungsstarkes Werkzeug zur Lösung komplexer maschineller Lernprobleme und hat seine Effizienz in Bereichen wie Bilderkennung und Textgenerierung bewiesen.

Aus diesem Grund hat TECH einen Universitätskurs in Training Tiefer Neuronaler Netze in Deep Learning mit dem Ziel entwickelt, den Studenten die notwendigen Fähigkeiten und Kompetenzen zu vermitteln, damit sie ihre Arbeit als Experten mit der höchstmöglichen Effizienz und Qualität ausführen können. Aus diesem Grund werden in diesem Programm Themen wie Maximum Entropy Regularization, Deep Learning und praktische Richtlinien behandelt.

All dies wird über einen bequemen 100%igen Online-Modus vermittelt, der es den Studenten ermöglicht, ihren Stundenplan und ihr Studium so zu gestalten, dass sie es mit ihrer täglichen Arbeit und ihren Interessen in Einklang bringen können. Darüber hinaus bietet dieser Studiengang das umfassendste theoretische und praktische Material auf dem Markt, was den Lernprozess erleichtert und es den Studenten erlaubt, ihre Ziele schnell und effizient zu erreichen.

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Dieser Universitätskurs in Training Tiefer Neuronaler Netze in Deep Learning enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Seine herausragendsten Merkmale sind:

• Die Erarbeitung von Fallstudien, die von Experten im Training tiefer neuronaler Netze in Deep Learning 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 

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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.

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Die Struktur und alle didaktischen Ressourcen dieses Lehrplans wurden von den renommierten Fachkräften entwickelt, die das Expertenteam von TECH auf dem Gebiet des Deep Learning bilden. Diese Spezialisten haben ihre umfangreiche Erfahrung und ihr aktuelles Wissen genutzt, um praktische und völlig innovative Inhalte zu erstellen. All dies basiert auf der effizientesten Lehrmethodik, dem Relearning von TECH.

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Modul 1. Training tiefer neuronaler Netze

1.1. Gradientenprobleme

1.1.1. Techniken der Gradientenoptimierung
1.1.2. Stochastische Gradienten
1.1.3. Techniken zur Initialisierung der Gewichte

1.2. Wiederverwendung von vortrainierten Schichten

1.2.1. Training für Transferlernen
1.2.2. Merkmalsextraktion
1.2.3. Tiefes Lernen

1.3. Optimierer

1.3.1. Stochastische Gradientenabstiegsoptimierer
1.3.2. Adam- und RMSprop-Optimierer
1.3.3. Moment-Optimierer

1.4. Programmierung der Lernrate

1.4.1. Automatische Steuerung der Lernrate
1.4.2. Lernzyklen
1.4.3. Glättungsbedingungen

1.5. Überanpassung

1.5.1. Kreuzvalidierung
1.5.2. Regulierung
1.5.3. Bewertungsmetriken

1.6. Praktische Leitlinien

1.6.1. Entwurf von Modellen
1.6.2. Auswahl der Metriken und Bewertungsparameter
1.6.3. Testen von Hypothesen

1.7. Transfer Learning

1.7.1. Training für Transferlernen
1.7.2. Merkmalsextraktion
1.7.3. Tiefes Lernen

1.8. Data Augmentation

1.8.1. Bildtransformationen
1.8.2. Generierung synthetischer Daten
1.8.3. Text-Transformation

1.9. Praktische Anwendung von Transfer Learning

1.9.1. Training für Transferlernen
1.9.2. Merkmalsextraktion
1.9.3. Tiefes Lernen

1.10. Regulierung

1.10.1. L1 und L2
1.10.2. Maximale Entropie-Regularisierung
1.10.3. Dropout

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