大学学历
推介会
借助这个 100% 在线大学课程，您将掌握深度学习的基础知识，并为情感分析等特定任务设计最有效的架构”
深度学习用途广泛，并提供如此多的应用，因此它已成为当今最相关的技术之一。深度学习工具来更好地了解客户行为并调整他们的营销策略，以建立客户忠诚度。 同样，这些模型用于根据消费者的购买历史、网页导航甚至广告点击等方面来预测消费者的偏好。通过这种方式，专家可以为每个人提供个性化的产品推荐和优惠，优化他们的体验，同时公司提高转化率。
在这种情况下，TECH 开发了一个关于深度学习数学基础的开创性项目。通过本次培训，开发人员将对深度学习算法有深入的了解，并将其应用到神经网络模型中。该学习计划将深入研究线性函数的导数、 向后传递和参数优化等基本概念。教学大纲还将重点关注监督学习机器的使用。学生将通过最具创新性的模型来滋养他们的实践，以便在带有标签数据的程序中使用它们。 因此，毕业生将确保他们的设备从数据中学习，以便准确地执行活动。
因此，学生将享受到互动视频、补充阅读和实践练习等不同格式的各种教材。
您将在福布斯评选的世界上最好的数字大学中管理批量学习方法”
这个深度学习的数学基础大学课程包含市场上最完整和最新的课程。主要特点是：
- 深度学习数学基础专家介绍的实际案例开发
- 它所构思的图形、示意图和非常实用的内容收集了专业实践所必需的学科的技术和实用信息
- 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
您将掌握决策树模型，以有效解决不同领域的各种分类问题”
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。
您想专注于超参数调整吗？通过本次培训，仅需 300 小时即可实现这一目标。
通过 Relearning 系统，您将专注于最相关的概念，而无需投入大量时间的学习。
教学大纲
通过 300 个教学小时，该学位将为学生提供对深度学习数学基础的深入分析。这将允许学生在训练期间调整神经网络的权重并提高模型的性能。同样，教学大纲将分析不同的监督学习系统，同时考虑线性回归或优化方法等因素。从这个意义上说，培训将提供先进的正则化技术。
您将利用最前沿的评估指标来丰富您的专业实践，并评估神经网络模型在特定任务中的有效性”
模块 1. 深度学习的数学基础
1.1. 函数和导数
1.1.1. 线性函数
1.1.2. 偏导数
1.1.3. 高阶导数
1.2. 嵌套函数
1.2.1. 复合函数
1.2.2. 反函数
1.2.3. 递归函数
1.3. 链式法则
1.3.1. 嵌套函数的导数
1.3.2. 复合函数的导数
1.3.3. 反函数的导数
1.4. 具有多个输入的函数
1.4.1. 变量的函数
1.4.2. 向量函数
1.4.3. 矩阵函数
1.5. 具有多个条目的函数的导数
1.5.1. 偏导数
1.5.2. 定向导数
1.5.3. 混合衍生品
1.6. 具有多个向量输入的函数
1.6.1. 线性向量函数
1.6.2. 非线性向量函数
1.6.3. 矩阵向量函数
1.7. 从现有函数创建新函数
1.7.1. 函数之和
1.7.2. 功能产品
1.7.3. 功能组成
1.8. 具有多个向量输入的函数的导数
1.8.1. 线性函数的导数
1.8.2. 非线性函数的导数
1.8.3. 复合函数的导数
1.9. 向量函数及其导数：更进一步
1.9.1. 定向导数
1.9.2. 混合衍生品
1.9.3. 矩阵导数
1.10. Backward Pass
1.10.1. 误差传播
1.10.2. 更新规则的应用
1.10.3 . 参数优化
模块 2. <913>深度学习原理</913>Principios de Deep Learning
2.1. 监督学习
2.1.1. 监督学习机
2.1.2. 监督学习的用途
2.1.3. 监督学习和无监督学习之间的差异
2.2. 监督学习模型
2.2.1. 线性模型
2.2.2. 决策树模型
2.2.3. 神经网络模型
2.3. 线性回归
2.3.1. 简单线性回归
2.3.2. 多重线性回归
2.3.3. 回归分析
2.4. 模型训练
2.4.1. Batch Learning
2.4.2. 在线学习
2.4.3. 优化方法
2.5. 模型评价：训练集与测试集
2.5.1. 评估指标
2.5.2. 交叉验证
2.5.3. 数据集比较
2.6. 模型评价：代码
2.6.1. 预测的生成
2.6.2. 误差分析
2.6.3. 评估指标
2.7. 变量分析
2.7.1. 相关变量的识别
2.7.2. 相关性分析
2.7.3. 回归分析
2.8. 神经网络模型的可解释性
2.8.1. 可解释模型
2.8.2. 显示方式
2.8.3. 评价方法
2.9. 优化
2.9.1. 优化方法
2.9.2. 正则化技术
2.9.3. 图形的使用
2.10. 超参数
2.10.1. 超参数选择
2.10.2. 参数搜索
2.10.3. 超参数调整
一次全面的培训，将带领你掌握与顶尖竞争所需的知识"
深度学习的数学基础大学课程
如果您想沉浸在深度学习数学基础的迷人而复杂的世界中，那么您来对地方了。在TECH科技大学，您会发现一门新的大学课程可以为您提供帮助。实现您的目的。本课程专为想要深入了解这项革命性技术背后的基本原理的专业人士而设计，本课程将带您您将学习掌握深度学习所需的基本数学基础。通过在线教学的新颖课程，您将探索线性代数在深度学习中的基本作用。您将了解矩阵、向量、矩阵运算以及它们如何在深度学习模型中的数据表示和转换中使用。此外，您将沉浸在微积分中，并了解如何将其应用于训练和优化深度学习模型。您将探索导数、梯度、链规则等概念以及它们如何在损失函数优化中使用。这一切都将使您能够您将对这项革命性技术背后的数学原理有深入的了解。
毕业于深度学习的数学基础大学课程
通过这个非常全面的技术项目，您将了解概率和统计的概念，这些概念对于理解深度学习数据和模型的不确定性和可变性至关重要。您将了解如何在统计推断和机器学习中使用概率分布、参数估计和假设检验。同样，您将探索对于高效训练深度学习模型至关重要的数学优化技术。您将了解随机梯度下降等优化算法，以及如何应用它们来最小化模型训练过程中的损失函数。最后，您将深入研究功能分析和学习理论，探索它们与深度学习模型的设计和分析之间的关系。您将了解机器学习背景下的希尔伯特空间、表示定理和泛化等概念。你想知道更多吗？立即注册并开始您的深度学习之旅！