一个 100% 在线课程，为您提供最有效的深度学习技术，以便您能够解决实际问题并开发创新解决方案”

<521>深度学习</521>具有广泛的多样性领域，例如机器人、计算机视觉和自然语言处理。目前，不同工作领域对这些先进技术的实施的需求越来越大。其中，营销领域脱颖而出，因为深度学习工具为这些公司带来了多重好处。例如，它们可用于分析大量客户数据，以识别更精确的受众群体。因此，公司能够个性化他们的策略和信息，以满足每个受众的特定需求。 

鉴于这一现实，TECH 创建了专科文凭，将为专家提供有关<523>深度学习</523>应用的详尽知识。该课程旨在为学生提供最前沿、最有效的神经网络培训工具。为此，教学大纲将深入研究神经元和循环层的架构。<524>变形金刚</524>模型，使毕业生能够在各种任务中取得卓越的表现，例如流畅地生成文本。 

为了实现这一更新，TECH提供了基于多媒体药丸、案例研究模拟和专业阅读的多种教学资源，让学生享受动态学习。此外，学生不必投入大量的学习时间，因为通过<526>重新学习</526>方法，他们将能够以更简单的方式巩固最具决定性的概念。因此，专业人士面临着一个高质量的学术选择，该选择与他们的日常职责完全兼容，能够单独规划他们的日程安排和评估日程。进入虚拟校园你唯一需要的是一个可以

您将掌握 Hugging Face 的 Transformers 学习迁移工具。在短短 6 个月的时间里，你将成为这所专科文凭”

这个深度学习的应用专科文凭包含了市场上最完整和最新的科学课程。主要特点是：

• 由深度学习应用领域的专家介绍实际案例研究的发展情况深度学习
• 书中的内容图文并茂、示意性强、实用性强，提供了专业实践中必不可少的学科技术和实用信息
• 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

您将加深对使用深度学习算法监测社交网络的情感分析的理解"

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。 

您将掌握编码架构的构建，并能自动从数据中提取有意义的特征"

一次全面的培训，将带领你掌握与顶尖竞争所需的知识"

<812>深度学习</812>应用专科文凭课程将侧重于使用递归和卷积神经网络处理序列。学生将研究各层的结构，考虑其应用和随着时间推移的<813>反向传播</813>。他们还将学习自然语言处理，以便自动生成文本和翻译。此外，教学内容还将深入探讨  扩散模型（包括<814>自动编码器</814>和生成对抗网络）。 

这样，毕业生就能生成真实的数据样本，并有效地建立概率分布模型”

模块 1.使用RNN（递归神经网络）和CNN（卷积神经网络）进行序列处理

1.1. 循环神经元和层

1.1.1. 循环神经元的类型
1.1.2. 循环层的架构
1.1.3. 循环层的应用

1.2. 循环神经网络 (RNN) 的训练

1.2.1. 随时间反向传播 (BPTT)
1.2.2. 随机梯度下降
1.2.3. RNN 训练中的正则化

1.3. RNN 模型的评估

1.3.1. 评估指标
1.3.2. 交叉验证
1.3.3. 超参数调整

1.4. 预训练RNN

1.4.1. 预训练网络
1.4.2. 学习迁移
1.4.3. 微调

1.5. 预测时间序列

1.5.1. 预测统计模型
1.5.2. 时间序列模型
1.5.3. 基于神经网络的模型

1.6. 时间序列分析结果的解释

1.6.1. 主成分分析
1.6.2. 分析 <899>Cluster</899>.
1.6.3. 相关性分析

1.7. 处理长序列

1.7.1. 长短期记忆 (LSTM)
1.7.2. 一维卷积

1.8. 部分序列学习

1.8.1. 深度学习的方法
1.8.2. 生成模型
1.8.3. 强化学习

1.9. RNN和CNN的实际应用

1.9.1. 自然语言处理
1.9.2. 模式识别
1.9.3. 计算机视觉

1.10. 经典结果的差异

1.10.1. 经典方法与 RNN 方法
1.10.2. 经典方法与 CNN 方法
1.10.3. 训练时间差异

模块 2.用自然递归网络(NNN)和注意力进行自然语言处理(NLP)

2.1. 使用 RNN 生成文这个

2.1.1. 训练 RNN 进行文这个生成
2.1.2. 使用 RNN 生成自然语言
2.1.3. RNN 的文这个生成应用

2.2. 创建训练数据集

2.2.1. 训练 RNN 的数据准备
2.2.2. 存储训练数据集
2.2.3. 数据清理和转换

2.3. 情绪分析

2.3.1. 使用 RNN 对意见进行分类
2.3.2. 检测评论中的主题
2.3.3. 使用深度学习算法进行情感分析

2.4. 用于神经机器翻译的编码器-解码器网络

2.4.1. 训练用于机器翻译的 RNN
2.4.2. 使用编码器-解码器网络进行机器翻译
2.4.3. 使用 RNN 提高机器翻译准确性

2.5. 注意力机制

2.5.1. 关怀机制在RNN中的应用
2.5.2. 使用注意力机制提高模型准确性
2.5.3. 神经网络中注意力机制的优点

2.6. 变形金刚模型

2.6.1. 使用 Transformers 模型进行自然语言处理
2.6.2. Transformers 模型在视觉中的应用
2.6.3. Transformers 模型的优点

2.7. 视觉变形金刚

2.7.1. 使用 Transformers 模型实现视觉
2.7.2. 图像数据预处理
2.7.3. 训练视觉 Transformer 模型

2.8. <956>变形金刚</956>图书馆，作者<957>Hugging Face</957>。

2.8.1. 使用 Hugging Face 的Transformer 库
2.8.2. 应用 Hugging Face 的Transformer 库
2.8.3. Hugging Face 的Transformers 库的优势

2.9. 其他变形金刚库比较

2.9.1. 不同 Transformers 库之间的比较
2.9.2. 使用其他 Transformers 库
2.9.3. 其他 Transformers 库的优点

2.10. 使用 RNN 和 Attention 开发 NLP 应用程序。实际应用

2.10.1. 利用 RNN 和注意力开发自然语言处理应用程序。
2.10.2. 在实施过程中使用 RNN、护理机制和 Transformers 模型
2.10.3. 实际应用评价

模块 3.自动编码器、GANs和扩散模型

3.1. 高效的数据表示

3.1.1. 降维
3.1.2. 深度学习
3.1.3. 紧凑的表示

3.2. 使用不完全线性自动编码器执行 PCA

3.2.1. 训练过程
3.2.2. Python 中的实现
3.2.3. 测试数据的使用

3.3. 堆叠式自动编码器

3.3.1. 深度神经网络
3.3.2. 编码架构的构建
3.3.3. 使用正则化

3.4. 卷积自动编码器

3.4.1. 卷积模型设计
3.4.2. 训练卷积模型
3.4.3. 评估结果

3.5. 去噪自动编码器

3.5.1. 过滤器应用
3.5.2. 编码模型设计
3.5.3. 使用正则化技术

3.6. 分散自动编码器

3.6.1. 提高编码效率
3.6.2. 最小化参数数量
3.6.3. 使用正则化技术

3.7. 变分自动编码器

3.7.1. 使用变分优化
3.7.2. 无监督深度学习
3.7.3. 深层潜在表征

3.8. 时尚 MNIST 图像的生成

3.8.1. 模式识别
3.8.2. 影像学
3.8.3. 深度神经网络训练

3.9. 生成对抗网络和扩散模型

3.9.1. 从图像生成内容
3.9.2. 数据分布建模
3.9.3. 使用对抗性网络

3.10. 模型的实施实际应用

3.10.1. 模型的实施
3.10.2. 使用真实数据
3.10.3. 评估结果

这将是推动您职业发展的关键培训。现在就报名参加，您将立即看到自己的职业进步"