通过这个 100% 在线大学课程，您将获得执行图像转换并增加训练数据的可变性的新技能”

迁移学习指的是一组方法，通过这些方法，可以将为特定任务开发的模型作为起点，为不同的任务实施另一个模型。例如，可以转移或调整经过医学成像（例如 MRI）预训练的系统来诊断特定疾病，例如癌症。这使得该技术成为深度学习专家的宝贵工具，并且减少了训练模型和改进小数据集泛化所需的时间和资源。  

在此背景下，TECH 正在开发一项革命性的深度学习深度神经网络培训计划。该课程由该领域的专家设计，将深入探讨特征提取、重用预训练层或学习率编程等方面。这样，专业人士将用最先进的方法丰富他们的日常实践，以保证神经架构的有效性。同样，教学大纲将为学生提供实用指南，包括指标的选择、评估参数和假设检验。培训还将讨论正则化程序，以便学生充分防止神经网络模型中的过度拟合。

另一方面，大学学位具有完全在线的格式，可以通过任何具有互联网连接的设备轻松访问，并且没有预定的时间表。因此，专家将能够将他们的学习与其余的日常义务完美地结合起来。  Relearning 教学方法。这包括逐步重复关键内容，使学生体验自然有效的学习，而无需诉诸需要额外努力的技术，例如传统的记忆。 

TECH 为您提供市场上最完整、最新的科学计划。你将成为深度学习方面的专家！”

这个深度学习中的深层神经网络训练大学课程包含市场上最完整和最新的课程。主要特点是：

• 深度学习中Training Deep Neural Networks专家呈现的实际案例开发
• 它所构思的图形、示意图和非常实用的内容收集了对于专业实践至关重要的那些学科的体育和实用信息
• 可以进行自我评估过程的实践，以推进学习
• 特别强调创新方法论 
• 提供理论课程、专家解答问题、有争议话题的讨论论坛以及个人思考作业等
• 可以在任何连接互联网的固定或便携设备上访问课程内容

您是否想专注于重用预训练层？只需 150 小时即可获得大学学位”

该计划的教学团队包括该领域的专业人士，他们将在培训中分享他们的工作经验，还有来自知名社会和著名大学的专家。 

通过采用最新的教育技术制作的多媒体内容，专业人士将能够进行情境化学习，即通过模拟环境进行沉浸式培训，以应对真实情况。 

该计划设计以问题导向的学习为中心，专业人士将在整个学年中尝试解决各种实践情况。他们将使用由知名专家制作的创新互动视频系统进行辅助。  

您将掌握数据增强以提高机器学习模型的泛化性和稳健性"

您将使用创新的再学习方法深入研究该学位的模块，快速自然地融入其最复杂的概念"

本培训旨在为学生提供对深度学习的扎实理解，并让他们掌握深度神经网络培训的最新进展。该计划将采用最具创新性的技术来优化梯度和执行权重初始化。同样，教学大纲将深入研究高级评估指标，旨在衡量经过训练的模型在各种任务上的表现。此外，教材将侧重于迁移学习，使毕业生能够提高数据和计算资源的使用效率。

大学学位包括案例研究，让您更接近劳动力市场的现实，同时牢记深度学习带来的革命”

模块 1. 深度神经网络训练

1.1. 梯度问题

1.1.1. 梯度优化技术
1.1.2. 随机梯度
1.1.3. 权重初始化技术

1.2. 预训练层的重用

1.2.1. 学习迁移培训
1.2.2. 特征提取
1.2.3. 深度学习

1.3. 优化

1.3.1. 随机梯度下降优化器
1.3.2. Adam 和 RMSprop 优化器
1.3.3. 矩优化器

1.4. 学习率编程

1.4.1. 机器学习速率控制
1.4.2. 学习周期
1.4.3. 平滑项

1.5. 过拟合

1.5.1. 交叉验证
1.5.2. 正规化
1.5.3. 评估指标

1.6. 实用指南

1.6.1. 模型设计
1.6.2. 指标和评估参数的选择
1.6.3. 假设检验

1.7. 迁移学习

1.7.1. 学习迁移培训
1.7.2. 特征提取
1.7.3. 深度学习

1.8. 数据扩充

1.8.1. 图像变换
1.8.2. 综合数据生成
1.8.3. 文这个转换

1.9. 迁移学习的实际应用

1.9.1. 学习迁移培训
1.9.2. 特征提取
1.9.3. 深度学习

1.10. 正规化

1.10.1. L1和L2
1.10.2. 通过最大熵正则化
1.10.3. Dropout

您将拥有一个全天 24 小时运行的教学资源库，以确保您的学习取得成功”