大学学历
推介会
专为您学习新技能并充分利用 Keras 和 TensorFlow 等工具而设计的大学课程”
根据科学界最近进行的一项研究，目前超过 60% 的公司使用人工智能，其中 85% 的公司将人工智能视为其商业战略的优先投资。这凸显了专门从事该主题的工作人员以最高效率执行日常任务的重要性。组织最需要的专业人才之一是深度学习领域的专家工程师。这些专业人员构建了模拟人脑运作方式的神经网络架构，以识别模式并使用大量数据生成预测。
为了满足这一需求，TECH 推出了深度学习神经网络大学课程。该研究计划由该领域的领导者设计，将使学生沉浸在这些建筑的建造过程中。为此，教材将仔细阐述从不同层之间的连接到网络训练等基本概念。学生将研究神经网络最相关的原理，这将使他们能够将激活函数、反向传播甚至参数调整合并到模型中。同样，得益于教学大纲，毕业生将有效地使用 Keras 工具来执行多层感知器等任务。
这种教学体系保证了学生灵活、渐进、自然地吸收教学内容。此外，由于这是 100% 在线培训，学生将能够在舒适的家中开始教育体验。您只需要一台能够上网的电子设备就可以进入虚拟校园，除了教学大纲之外，您还可以找到一个充满各种格式资源（例如互动摘要和专业读物）的图书馆，以强化您的知识。动态方式。
您是否正在寻找与您的日常职责相符的大学学位？该计划将适应您的日程安排和学习节奏”
这个深度学习中的神经网络大学课程包含市场上最完整和最新的课程。主要特点是：
- 深度学习神经网络专家呈现的实际案例开发
- 这个书的内容图文并茂、示意性强、实用性强为那些视专业实践至关重要的学科提供了科学和实用的信息
- 可以进行自我评价过程的实践练习，以改善学习
- 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
您将熟练地处理学习率超参数来控制模型权重的调整幅度”
该计划的教学人员包括来自该领域的专业人士，他们将自己的工作经验带入培训中，以及来自领先协会和著名大学的公认专家。
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。
借助 TECH 使用的重新学习方法，您将以自然且渐进的方式强化关键概念，以保证学习的成功"
从第一天起，您就可以下载整个教学大纲，以便您可以随时查阅，甚至可以通过智能手机查阅"
教学大纲
深度学习领域的专家设计，将为学生提供有关神经网络功能的坚实基础。学术行程将深入研究深度学习的类型，分析操作、层或参数调整等方面。这将使学生能够设计神经架构来识别复杂数据中的模式。 议程将深入探讨权重的建立、优化器的选择以及评估项目绩效的指标的实施。学习率的重要性，以确保模型训练成功。
您将享受学术市场上最完整和最新的课程大纲，该课程大纲被配置为高级培训工具，以促进您的职业生涯”
模块 1. 神经网络，深度学习的基础
1.1. 深度学习
1.1.1. 深度学习的类型
1.1.2. 深入学习应用
1.1.3. 深入学习优点和缺点
1.2. 业务
1.2.1. 加
1.2.2. 产品
1.2.3. 转移
1.3. 图层
1.3.1. 输入层
1.3.2. 隐藏层
1.3.3. 输出层
1.4. 联合层和操作
1.4.1. 架构设计
1.4.2. 层与层之间的连接
1.4.3. 前向传播
1.5. 第一个神经网络的构建
1.5.1. 网络设计
1.5.2. 设置权重
1.5.3. 网络培训
1.6. 训练器和优化器
1.6.1. 优化器选择
1.6.2. 损失函数的建立
1.6.3. 建立指标
1.7. 神经网络原理的应用
1.7.1. 激活函数
1.7.2. 反向传播
1.7.3. 参数设定
1.8. 从生物神经元到人工神经元
1.8.1. 生物神经元的功能
1.8.2. 知识转移到人工神经元
1.8.3. 建立两者之间的关系
1.9. 使用 Keras 实现 MLP（多层感知器）
1.9.1. 网络结构的定义
1.9.2. 模型编译
1.9.3. 模型训练
1.10. 神经网络微调的超参数
1.10.1. 激活函数选择
1.10.2. 设置学习率
1.10.3. 权重的调整
TECH 在本次学术行程中提供了最具创新性的学习材料和多媒体资源。现在就报名！"
深度学习中的神经网络大学课程
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