Angesichts der aktuellen Bedeutung der künstlichen Intelligenz ist dieser Universitätsexperte eine sichere Wahl, denn der Markt ist in vollem Aufschwung und wird Ihnen zahlreiche Möglichkeiten bieten"  

Convolutional Neural Networks (CNN) sind Schlüsselelemente für die Lösung von Problemen des automatischen Lernens im Zusammenhang mit visuellen Daten. Diese Architekturen haben ein breites Anwendungsspektrum und sind besonders im Gesundheitswesen nützlich. Fachleute im Gesundheitswesen verwenden CNNs in ihren medizinischen Programmen, um Krankheiten anhand von Bildern wie Röntgenaufnahmen oder CT-Scans zu diagnostizieren. So sind diese Systeme sehr nützlich bei der Planung von Strahlentherapien und helfen dabei, die optimale Strahlendosis zu bestimmen. Darüber hinaus können diese Elemente zur Entwicklung innovativer Lösungen genutzt werden, die auch die Fernüberwachung umfassen können. 

In diesem Kontext führt TECH einen Universitätsexperten ein, der auf Forschung, Entwicklung und Innovation im Bereich der künstlichen Intelligenz ausgerichtet ist. 

Der Lehrplan wird Aspekte wie Computer Vision, Tranfer Learning oder Generative Adversarial Networks vertiefen.  Darüber hinaus wird das Lehrmaterial die Verarbeitung natürlicher Sprache im Detail analysieren und fortgeschrittene Techniken wie Word Embeddings, Tranformers oder die Stimmungsanalyse abdecken. Das Programm vermittelt auch die Grundlagen für die korrekte Anwendung von GTP Open AI, so dass die Studenten in der Lage sind, kohärente Texte aus einem gegebenen Input zu generieren.  

Da dieser Universitätsabschluss vollständig online unterrichtet wird, kommen die Studenten in den Genuss einer erstklassigen Bildungserfahrung, ohne unbequeme Fahrten zu Studienzentren unternehmen zu müssen. Außerdem können die Studenten ihr Wissen durch eine Bibliothek mit zahlreichen Multimedia-Ressourcen, einschließlich Fallstudien und interaktiven Zusammenfassungen, vertiefen. Zum anderen verwendet TECH das revolutionäre Relearning-Lernsystem. Dank dieses Systems kommen die Spezialisten in den Genuss eines natürlichen und progressiven Lernprozesses. 

Beschäftigen Sie sich mit Tranfer Learning an der laut Forbes besten digitalen Universität der Welt" 

Dieser Universitätsexperte in Smart Cities und Künstliche Intelligenz (KI) enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Seine herausragendsten Merkmale sind:

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten für Smart Cities und künstliche Intelligenz vorgestellt werden
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt soll praktische Informationen zu den für die berufliche Praxis wesentlichen Disziplinen vermitteln
• 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 Zugriffs auf die Inhalte von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss

Möchten Sie sich auf GTP Open AI spezialisieren? Machen Sie es mit diesem Universitätsabschluss in nur 450 Stunden"  

Zu den Dozenten des Programms gehören Spezialisten 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.  

Beherrschen Sie die Transformer-Modelle und nutzen Sie sie, um Texte in verschiedene Sprachen zu übersetzen"

Dank der revolutionären Relearning-Methodik werden Sie eine flexible und positive Lernerfahrung machen"

Dank dieses Universitätsexperten werden die Studenten ein solides Verständnis von Smart Cities und künstlicher Intelligenz erlangen, um ihren beruflichen Horizont zu erweitern. Die Studenten werden ihre tägliche Praxis mit neuen Fähigkeiten bereichern, die es ihnen ermöglichen, erfolgreich mit den fortschrittlichsten Tools der natürlichen Sprachverarbeitung umzugehen. Ebenso werden die Fachleute Computer Vision beherrschen, um Objekte auf Bildern oder in Videos zu identifizieren und zu klassifizieren. Dadurch werden sie in der Lage sein, den Sprung in eine Vielzahl von Branchen zu schaffen, die von der Cybersicherheit über die Medizin bis hin zum Transportwesen reichen.

Sie werden Ihre Kenntnisse im Bereich der Smart Cities vertiefen, um die Lebensqualität der Bevölkerung zu verbessern"

Allgemeine Ziele

• Darstellen des aktuellen Status des Smart-City-Modells in verschiedenen Ländern
• Analysieren der Vorteile eines hyper-vernetzten Smart-City-Modells
• Erstellen verschiedener Big-Data-Modelle und ihrer Vorhersagemodelle
• Vorschlagen von Anwendungsszenarien in verschiedenen Stadttypologien
• Entwickeln von Fachwissen über NLP und NLU
• Untersuchen der Funktionsweise von Word Embeddings
• Analysieren des Mechanismus von Transformern
• Entwickeln von Anwendungsfällen, in denen NLP eingesetzt werden kann
• Bestimmen, wie die Convolutional-Schicht und wie Transfer Learning funktioniert
• Identifizieren der verschiedenen Arten von Algorithmen, die hauptsächlich in der Computer Vision verwendet werden

Spezifische Ziele

Modul 1. Smart Cities als Werkzeuge der Innovation

• Analysieren der technologischen Plattform
• Bestimmen, was ein digitaler Zwilling der Stadt ist (virtuelles Modell)
• Feststellen, welches die Überwachungsebenen sind: Dichte, Bewegung, Verbrauch, Wasser, Wind, Sonneneinstrahlung etc.
• Durchführen einer vergleichenden Analyse der Variablen
• Integrieren der verschiedenen Sensornetzwerke (IoT/M2M) sowie der Verhaltensparameter der Stadtbewohner (behandelt als menschliche Sensoren)
• Entwickeln einer detaillierten Vision, wie Smart Cities die Zukunft der Menschen beeinflussen werden

Modul 2. FuEuI.A. NLP / NLU. Embeddings und Transformers

• Entwickeln von Spezialwissen über NLP. Natural Language Processing
• Bestimmen, was NLU - Natural Language Understanding ist
• Verstehen der Verwendung von Word Embeddings und Beispiele mit Word2vec
• Analysieren von Transformern
• Untersuchen von Beispielen für verschiedene angewandte Transformer
• Vertiefen des Bereichs NLP/NLU anhand von allgemeinen Anwendungsfällen

Modul 3. FuEuI.A. Computer Vision. Objektidentifizierung und -verfolgung

• Analysieren, was Computer Vision ist
• Bestimmen der typischen Aufgaben der Computer Vision
• Analysieren, Schritt für Schritt, wie Convolution und Transfer Learning funktionieren
• Ermitteln, welche Mechanismen uns zur Verfügung stehen, um aus unseren eigenen Bildern modifizierte Bilder zu erstellen, um mehr Trainingsdaten zu erhalten
• Zusammenstellen typischer Aufgaben, die mit Computer Vision durchgeführt werden können
• Untersuchen kommerzieller Anwendungsfälle von Computer Vision

Sie werden sich auf Computer Vision spezialisieren, um Gesichtserkennung durchzuführen und sich in Bereichen wie Sicherheit hervorzutun"