Präsentation

Verbessern Sie Ihre Fähigkeiten und erwerben Sie neue Kompetenzen im Bereich der Modellanpassung mit TensorFlow, dank TECH, der größten digitalen Universität der Welt”

Die Modellanpassung mit TensorFlow ist eine wesentliche Voraussetzung für den Erfolg des maschinellen Lernens. Sie ermöglicht es, Modelle an spezifische Projektanforderungen anzupassen, die Effizienz und Leistung von Modellen zu verbessern oder mit verschiedenen Lösungsansätzen zu experimentieren. Diese Fähigkeit ist für jeden im Bereich des maschinellen Lernens Tätigen unerlässlich und von grundlegender Bedeutung, um die Entwicklung neuer Anwendungen und Lösungen voranzutreiben.

Aus diesem Grund hat TECH einen Universitätskurs in Anpassung von Modellen mit TensorFlowentwickelt, um den Studenten die notwendigen Fähigkeiten und Kompetenzen zu vermitteln, damit sie ihre Arbeit als Spezialisten so effizient wie möglich ausführen können. In diesem Kurs werden Aspekte wie die Verwendung der Bibliothek, die Verwendung von Optimierungstechniken für das Training und die Rechenumgebung NumPy behandelt.

All dies wird in einer bequemen 100%igen Online-Modalität angeboten, die es den Studenten ermöglicht, ihren Stundenplan und ihr Studium mit ihren anderen täglichen Aufgaben und Interessen in Einklang zu bringen. Darüber hinaus bietet dieser Studiengang das umfassendste theoretische und praktische Material auf dem Markt, was den Studienprozess erleichtert und es den Studenten ermöglicht, ihre Ziele schnell und effizient zu erreichen.

Werden Sie in nur 6 Wochen und bei völliger Organisationsfreiheit zum Experten in NumPy-Rechenumgebungen”

Dieser ##ESTUDIO## in Anpassung von Modellen mit TensorFlow enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Seine herausragendsten Merkmale sind:

  • Die Erarbeitung praktischer Fälle, die von Experten in Anpassung von Modellen mit TensorFlow präsentiert werden
  • Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt vermittelt alle für die berufliche Praxis unverzichtbaren Informationen
  • Praktische Übungen, bei denen der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens genutzt werden kann
  • Sein besonderer Schwerpunkt liegt auf innovativen Methoden 
  • Theoretische Vorträge, Fragen an den Experten, Diskussionsforen zu kontroversen Themen und individuelle Reflexionsarbeit
  • Die Verfügbarkeit des Zugangs zu Inhalten von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss

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Plan de estudios

La estructura y todos los recursos didácticos de este plan de estudios han sido diseñados por los reputados profesionales que conforman el equipo de expertos de TECH en el área de la Informática. Dichos especialistas han volcado su dilatada trayectoria y sus conocimientos más avanzados para crear unos contenidos prácticos y completamente actualizados. Todo esto, basándose además en la metodología pedagógica más eficiente, el Relearning de TECH. 

La visión más actualizada y completa sobre la Anpassung von Modellen mit TensorFlow te la da TECH”

Módulo 1. Personalización de Modelos y entrenamiento con TensorFlow

1.1. TensorFlow

1.1.1. Uso de la biblioteca TensorFlow
1.1.2. Entrenamiento de modelos con TensorFlow
1.1.3. Operaciones con gráficos en TensorFlow

1.2. TensorFlow y NumPy

1.2.1. Entorno computacional NumPy para TensorFlow
1.2.2. Utilización de los arrays NumPy con TensorFlow
1.2.3. Operaciones NumPy para los gráficos de TensorFlow

1.3. Personalización de modelos y algoritmos de entrenamiento

1.3.1. Construcción de modelos personalizados con TensorFlow
1.3.2. Gestión de parámetros de entrenamiento
1.3.3. Utilización de técnicas de optimización para el entrenamiento

1.4. Funciones y gráficos de TensorFlow

1.4.1. Funciones con TensorFlow
1.4.2. Utilización de gráficos para el entrenamiento de modelos
1.4.3. Optimización de gráficos con operaciones de TensorFlow

1.5. Carga y preprocesamiento de datos con TensorFlow

1.5.1. Carga de conjuntos de datos con TensorFlow
1.5.2. Preprocesamiento de datos con TensorFlow
1.5.3. Utilización de herramientas de TensorFlow para la manipulación de datos

1.6. La API tf.data

1.6.1. Utilización de la API tf.data para el procesamiento de datos
1.6.2. Construcción de flujos de datos con tf.data
1.6.3. Uso de la API tf.data para el entrenamiento de modelos

1.7. El formato TFRecord

1.7.1. Utilización de la API TFRecord para la serialización de datos
1.7.2. Carga de archivos TFRecord con TensorFlow
1.7.3. Utilización de archivos TFRecord para el entrenamiento de modelos

1.8. Capas de preprocesamiento de Keras

1.8.1. Utilización de la API de preprocesamiento de Keras
1.8.2. Construcción de pipelined de preprocesamiento con Keras
1.8.3. Uso de la API de preprocesamiento de Keras para el entrenamiento de modelos

1.9. El proyecto TensorFlow Datasets

1.9.1. Utilización de TensorFlow Datasets para la carga de datos
1.9.2. Preprocesamiento de datos con TensorFlow Datasets
1.9.3. Uso de TensorFlow Datasets para el entrenamiento de modelos

1.10. Construcción de una Aplicación de Deep Learning con TensorFlow. Aplicación Práctica

1.10.1. Construcción de una aplicación de Deep Learning con TensorFlow
1.10.2. Entrenamiento de un modelo con TensorFlow
1.10.3. Utilización de la aplicación para la predicción de resultados

Gracias a la metodología pedagógica más eficiente, podrás adquirir nuevos conocimientos de forma precisa y sin dedicar demasiado tiempo al estudio”

Universitätskurs in Anpassung von Modellen mit TensorFlow.

Modellanpassung mit TensorFlow ist eine Technik zum Abstimmen und Anpassen von TensorFlow-Modellen für maschinelles Lernen an die spezifischen Anforderungen bestimmter Anwendungen und Datensätze. TensorFlow ist eine von Google entwickelte Open-Source-Plattform für maschinelles Lernen, die die effiziente Konstruktion und das Training von Deep-Learning-Modellen ermöglicht. An der TECH Technologischen Universität haben wir dieses spezialisierte Programm mit dem Ziel entwickelt, die Modelle in Produktionssystemen zu verstehen und die Modelle im Hinblick auf Geschwindigkeit und Effizienz zu optimieren.

Die Modellanpassung mit TensorFlow ist eine wichtige Technik zur Anpassung von Modellen des maschinellen Lernens an spezifische Anforderungen von Anwendungen und Datensätzen. Die Anpassung kann durch Hyperparameter-Tuning und Transfer-Lernen erfolgen und ermöglicht eine größere Effizienz im Trainingsprozess und die Anpassung von Modellen für bestimmte Aufgaben. In unserem Universitätskurs lernen Sie die grundlegenden Konzepte von TensorFlow kennen, darunter die Struktur des Frameworks, die Erstellung und Ausführung von Graphen sowie Operationen und Variablen. Er ist eine ausgezeichnete Wahl für diejenigen, die sich spezialisierte Fähigkeiten aneignen und eine erfolgreiche Karriere in diesem Bereich aufbauen möchten.