大学学历
世界上最大的电子游戏院系”
推介会
提高你在度量建立或损失函数方面的技能，感谢福布斯评选的世界上最好的在线大学，感谢 TECH”
随着Deep Learning变得越来越流行和普及，神经网络已成为解决复杂机器学习问题的强大工具。该系统的众多优势之一是能够根据数据进行学习和改进。
TECH 设计了深度学习中的神经网络大学课程，旨在为学生提供必要的技能和能力，使他们能够以最高的效率和质量开展专业工作。因此，在整个课程中，将涉及优化器选择、模型训练、 Learning Rate 或权重调整等方面。
都通过方便的 100% 在线模式进行使学生能够安排自己的时间表和学习，并将其与其他日常工作和兴趣结合起来。此外，这个学位拥有市场上最完整的理论和实践材料，这为学生的学习过程提供了便利，使他们能够快速高效地实现目标。
只需 6 周时间，就能成为深度学习专家，而且完全自由组织"
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：
- 由深度中的神经网络专家介绍案例研究的发展情况
- 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
- 可以进行自我评估的实践以促进学习
- 特别强调创新的方法论
- 包括理论课，向专家提问，关于有争议问题的讨论区和个人反思论文
- 可以从任何有互联网连接的固定或便携式设备上看内容
通过TECH和最新颖的材料在 IT 领域最有前途的领域之一提升你的专业形象"
这门课程的教学人员包括来自这个行业的专业人士，他们将自己的工作经验带到了这一培训中还有来自领先公司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。
这门课程的设计集中于基于问题的学习，通过这种方式专业人士需要在整个学年中解决所遇到的各种实践问题。为此，学生将得到知名专家制作的新的互动视频系统的帮助。
通过平板电脑，手机或电脑访问深度学习类型的所有内容"
您可以在任何时间，舒适的家中深入研究分层连接和网络培训"
教学大纲
该课程的结构和所有教料均由 TECH 深度学习领域知名专家团队设计。这些专家利用其丰富的经验和最先进的知识，编写了实用且完全最新的内容。所有这些都基于TECH最有效的教育方法论，即 Relearning。
本大纲涵盖了有关网络培训的最全面，最新的观点”
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.运算
1.2.1.加法
1.2.2.乘法
1.2.3.平移
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.建立它们俩之间的关系
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.Fine tuning神经网络的超参数
1.10.1.激活函数选择
1.10.2.设置learning rate
1.10.3.权重的调整
要成为这项运动的学校所要求的神经网络专家，还需要 180 个小时"
深度学习中的神经网络大学课程
在当今的技术世界中，近年来变得越来越重要的领域之一就是深度学习。这使得能够分析和学习大量数据的系统得以开发。许多行业都在实施它：医药、汽车工业、银行业......这就是为什么 TECH 提供深度学习中的神经网络大学课程。在其中您将获得有关该技术的管理和应用的知识。
我们的课程侧重于所获得知识的实践和应用。这使您获得开发基于深度学习的技术解决方案所需的技能。通过我们的模块，您将了解如何管理不同的神经网络架构、编程以及库的使用。此外，您还将获得实施深度学习模型的经验。例如解决人工智能或自然语言处理等领域的实际问题。在我们的大学课程结束时，您将准备好应对深度学习领域的挑战。您将有能力开发创新的技术解决方案。