Meistern Sie die Zukunft der Technologie mit diesem Universitätsexperten in Neuronale Netze und Training in Deep Learning"

Künstliche Intelligenz hat sich zu einer der einflussreichsten Technologien unserer Zeit entwickelt und wird in vielen Bereichen eingesetzt, vom Gesundheitswesen über die Fertigung bis hin zum Einzelhandel. Das Training künstlicher neuronaler Netze ist ein grundlegender Bestandteil der KI und unerlässlich für die Entwicklung komplexer Algorithmen, die durch Erfahrung lernen und sich verbessern können.  

In diesem Zusammenhang ist der Universitätsexperte in Neuronale Netze und Training in Deep Learning ein Programm von TECH, das praktische Fähigkeiten in Spitzentechnologien wie TensorFlow und Keras vermittelt. Die Studenten werden sich auch auf die Implementierung fortgeschrittener Deep-Learning-Lösungen in Python spezialisieren.  

Darüber hinaus ist der Studiengang so konzipiert, dass er zu 100% online absolviert werden kann, so dass die Studenten das Programm nach ihrem eigenen Zeitplan abschließen können. Die didaktische Relearning-Methodik ist ebenfalls ein Highlight des Studiengangs, da sie sich auf Erfahrungslernen und praktische Problemlösungen konzentriert, um Konzepte besser zu verinnerlichen. Die Studenten profitieren außerdem von einem hohen Maß an Flexibilität mit dynamischen Lernressourcen, die sie nach ihren eigenen Wünschen gestalten können. 

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

• Die Erarbeitung von Fallstudien, die von Experten in neuronalen Netzen und Training in Deep Learning vorgestellt 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 

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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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Der Universitätsexperte in Neuronale Netze und Training in Deep Learning bietet ein umfassendes Bildungsprogramm, das die Studenten auf eine umfangreiche akademische Reise mitnimmt: vom Training neuronaler Netze bis hin zu Deep Computer Vision mit faltungsneuronalen Netzen. Darüber hinaus ist der Studienplan äußerst detailliert und wird durch eine Vielzahl innovativer Lehrmittel unterstützt, die den Studenten auf dem virtuellen Campus des Studiengangs zur Verfügung stehen. 

Ein umfassender Studienplan, der Ihnen hilft, die Wiederverwendung von vortrainierten Ebenen zu meistern"  

Modul 1. Training tiefer neuronaler Netze

1.1. Gradienten-Probleme 

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 

Modul 2. Anpassung von Modellen und Training mit TensorFlow

2.1. TensorFlow 

2.1.1. Die Verwendung der TensorFlow Bibliothek 
2.1.2. Training von Modellen mit TensorFlow 
2.1.3. Operationen mit Grafiken in TensorFlow 

2.2. TensorFlow und NumPy 

2.2.1. NumPy Berechnungsumgebung für TensorFlow 
2.2.2. Die Verwendung von NumPy-Arrays mit TensorFlow 
2.2.3. NumPy Operationen für TensorFlow Grafiken 

2.3. Personalisierung von Modellen und Trainingsalgorithmen 

2.3.1. Erstellen von benutzerdefinierten Modellen mit TensorFlow 
2.3.2. Verwaltung von Trainingsparametern 
2.3.3. Verwendung von Optimierungstechniken für das Training 

2.4. TensorFlow Funktionen und Grafiken 

2.4.1. TensorFlow Funktionen 
2.4.2. Anwendung von Grafiken für das Modelltraining 
2.4.3. Optimierung von Grafikenn mit TensorFlow Operationen 

2.5. Ladung und Vorverarbeitung von Daten mit TensorFlow 

2.5.1. Ladung von Datensätzen mit TensorFlow 
2.5.2. Vorverarbeitung von Daten mit TensorFlow 
2.5.3. Verwendung von TensorFlow Tools zur Datenmanipulation 

2.6. Die tf.data API 

2.6.1. Die Verwendung der tf.data API für die Datenverarbeitung 
2.6.2. Konstruktion von Datenströmen mit tf.data 
2.6.3. Verwendung der tf.data API für das Modelltraining 

2.7. Das TFRecord-Format 

2.7.1. Verwendung der TFRecord API für die Serialisierung von Daten 
2.7.2. Laden von TFRecord-Dateien mit TensorFlow 
2.7.3. Verwendung von TFRecord-Dateien für das Modelltraining 

2.8. Keras Vorverarbeitungsschichten 

2.8.1. Verwendung der Keras-API für die Vorverarbeitung 
2.8.2. Konstruktion von Vorverarbeitungs-Pipelines mit Keras 
2.8.3. Verwendung der Keras Preprocessing-API für das Modelltraining 

2.9. Das TensorFlow Datasets Projekt 

2.9.1. Verwendung von TensorFlow Datasets zum Laden von Daten 
2.9.2. Vorverarbeitung von Daten mit TensorFlow-Datensätzen 
2.9.3. Verwendung von TensorFlow-Datensätzen für das Modelltraining 

2.10. Konstruktion einer Deep Learning Anwendung mit TensorFlow Praktische Anwendung 

2.10.1. Konstruktion einer Deep Learning Anwendung mit TensorFlow
2.10.2. Trainieren eines Modells mit TensorFlow 
2.10.3. Verwendung der Anwendung für die Ergebnisvorhersage 

Modul 3. Deep Computer Vision mit Convolutional Neural Networks

3.1. Die visuelle Architektur des Cortex 

3.1.1. Funktionen des visuellen Kortex 
3.1.2. Theorien des rechnergestützten Sehens 
3.1.3. Modelle der Bildverarbeitung 

3.2. Faltungsebenen 

3.2.1. Wiederverwendung von Gewichten bei der Faltung 
3.2.2. 2D-Faltung 
3.2.3. Aktivierungsfunktionen 

3.3. Gruppierungsschichten und Implementierung von Gruppierungsschichten mit Keras 

3.3.1. Pooling  und Striding 
3.3.2. Flattening 
3.3.3. Arten des Pooling 

3.4. CNN-Architektur 

3.4.1. VGG-Architektur 
3.4.2. AlexNet-Architektur 
3.4.3. ResNet-Architektur 

3.5. Implementierung eines ResNet-34 CNN mit Keras 

3.5.1. Initialisierung der Gewichte 
3.5.2. Definition der Eingabeschicht 
3.5.3. Definition der Ausgabe 

3.6. Verwendung von vortrainierten Keras-Modellen 

3.6.1. Merkmale der vortrainierten Modelle 
3.6.2. Verwendung von vor-trainierten Modellen 
3.6.3. Vorteile von vor-trainierten Modellen 

3.7. Vortrainierte Modelle für das Transferlernen 

3.7.1. Transferlernen 
3.7.2. Prozess des Transferlernens 
3.7.3. Vorteile des Transferlernens 

3.8. Klassifizierung und Lokalisierung in Deep Computer Vision 

3.8.1. Klassifizierung von Bildern 
3.8.2. Lokalisierung von Bildobjekten 
3.8.3. Erkennung von Objekten 

3.9. Objekterkennung und Objektverfolgung 

3.9.1. Methoden zur Objekterkennung 
3.9.2. Algorithmen zur Objektverfolgung 
3.9.3. Verfolgungs- und Lokalisierungstechniken 

3.10. Semantische Segmentierung 

3.10.1. Deep Learning für semantische Segmentierung 
3.10.2. Kantenerkennung 
3.10.3. Regelbasierte Segmentierungsmethoden 

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