Schreiben Sie sich jetzt für ein Studium ein, das Sie in die Lage versetzt, die fortschrittlichsten Deep Learning-Algorithmen zu entwickeln”

Dank der Entwicklung neuer Techniken und Methoden, mit denen Deep-Learning-Modelle mit höherer Leistung und Effizienz trainiert werden können, wurden in den letzten Jahren erhebliche Fortschritte auf dem Gebiet des Deep Learning erzielt. Infolgedessen besteht eine große Nachfrage nach hochqualifizierten Fachkräften auf diesem Gebiet, die diese Techniken in innovativen und anspruchsvollen Projekten anwenden.

Aus diesem Grund wurde der Universitätsexperte in Fortgeschrittenes Deep Learning ins Leben gerufen, der aus mehreren thematischen Einheiten besteht, die die wichtigsten Aspekte des Deep Learning abdecken, vom überwachten Lernen über das Reinforcement Learning bis hin zur Textgenerierung. Darüber hinaus haben die Studenten die Möglichkeit, fortgeschrittene Techniken wie die Verwendung von rekurrenten neuronalen Netzen zu erlernen.

Darüber hinaus wird derUniversitätsexperte in Fortgeschrittenes Deep Learning online angeboten, so dass die Studenten jederzeit und überall auf die Inhalte des Kurses zugreifen können. Ebenso konzentriert sich die pädagogische Methodik des Relearning auf autonomes und zielgerichtetes Lernen durch die Wiederholung von Konzepten, was den Lernfortschritt der Studenten fördert. Darüber hinaus bietet das Programm ein hohes Maß an Flexibilität bei der Organisation der akademischen Ressourcen, so dass die Studenten ihr Lernen an ihre spezifischen Zeitpläne und Bedürfnisse anpassen können.

Heben Sie sich mit einem Universitätsexperten ab, der Ihnen die Möglichkeit gibt, die Grundlagen zu schaffen, um den Erfolg von KI-Unternehmen wie OpenAI oder DeepMind zu replizieren”

Dieser Universitätsexperte in Fortgeschrittenes Deep Learning enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Seine herausragendsten Merkmale sind:

• Die Erarbeitung von Fallstudien, die von Experten in fortgeschrittenem Deep Learning präsentiert werden
• Der anschauliche, schematische und äußerst praktische Inhalt liefert technologische und praktische Informationen zu den Disziplinen, die für die berufliche Praxis unerlässlich sind.
• 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

Sie werden Ihre Karriere als Informatiker starten, indem Sie fortgeschrittene Deep Computer Vision-Modelle entwickeln”

Das Dozententeam des Programms besteht aus Fachleuten aus der Branche, die ihre Erfahrungen aus ihrer Arbeit in diese Fortbildung einbringen, sowie aus anerkannten Spezialisten von führenden Gesellschaften und renommierten Universitäten.

Die multimedialen Inhalte, die mit der neuesten Bildungstechnologie entwickelt wurden, werden der Fachkraft ein situiertes und kontextbezogenes Lernen ermöglichen, d. h. eine simulierte Umgebung, die eine immersive Fortbildung bietet, die auf die Ausführung von realen Situationen ausgerichtet ist.

Das Konzept dieses Programms konzentriert sich auf problemorientiertes Lernen, bei dem die Fachkraft versuchen muss, die verschiedenen Situationen aus der beruflichen Praxis zu lösen, die während des gesamten Studiengangs gestellt werden. Zu diesem Zweck wird sie von einem innovativen interaktiven Videosystem unterstützt, das von renommierten Experten entwickelt wurde.

Sie werden eine Referenz sein, wenn es um die Erstellung von KI-Modellen geht, die natürliche Sprache in erstaunlicher Qualität produzieren"

Sie werden nützliche Fallstudien durchlaufen, die Ihre Fähigkeiten zur Optimierung der Richtlinien eines Agenten verbessern werden"

Der Universitätsexperte in Fortgeschrittenes Deep Learning ist ein Fortbildungsprogramm, das den Studenten einen umfangreichen akademischen Hintergrund bietet, der alle zentralen Aspekte zur Erstellung der fortschrittlichsten Architekturen künstlicher neuronaler Netze und Techniken wie Reinforcement Learning abdeckt, die für bekannte KI-Modelle wie ChatGPT entscheidend sind. Der Studienplan ist umfassend und wird durch eine Vielzahl innovativer Lehrmittel ergänzt, die auf dem virtuellen Campus des Programms zur Verfügung stehen.

Ein sehr umfangreicher Studienplan, der Ihnen die umfassendste und aktuellste Vision des fortgeschrittenen Deep Learning vermittelt”

Modul 1. Deep Computer Vision mit Convolutional Neural Networks

1.1. Die visuelle Architektur des Cortex

1.1.1. Funktionen des visuellen Kortex
1.1.2. Theorien des rechnergestützten Sehens
1.1.3. Modelle der Bildverarbeitung

1.2. Faltungsebenen

1.2.1. Wiederverwendung von Gewichten bei der Faltung
1.2.2. 2D-Faltung
1.2.3. Aktivierungsfunktionen

1.3. Gruppierungsschichten und Implementierung von Gruppierungsschichten mit Keras

1.3.1. Pooling  und Striding
1.3.2. Flattening
1.3.3. Arten des Pooling

1.4. CNN-Architektur

1.4.1. VGG-Architektur
1.4.2. AlexNet-Architektur
1.4.3. ResNet-Architektur

1.5. Implementierung eines ResNet-34 CNN mit Keras

1.5.1. Initialisierung der Gewichte
1.5.2. Definition der Eingabeschicht
1.5.3. Definition der Ausgabe

1.6. Verwendung von vortrainierten Keras-Modellen

1.6.1. Merkmale der vortrainierten Modelle
1.6.2. Verwendung von vor-trainierten Modellen
1.6.3. Vorteile von vor-trainierten Modellen

1.7. Vortrainierte Modelle für Transferlernen

1.7.1. Transferlernen
1.7.2. Prozess des Transferlernens
1.7.3. Vorteile des Transferlernens

1.8. Klassifizierung und Lokalisierung in Deep Computer Vision

1.8.1. Klassifizierung von Bildern
1.8.2. Lokalisierung von Bildobjekten
1.8.3. Erkennung von Objekten

1.9. Objekterkennung und Objektverfolgung

1.9.1. Methoden zur Objekterkennung
1.9.2. Algorithmen zur Objektverfolgung
1.9.3. Verfolgungs- und Lokalisierungstechniken

1.10. Semantische Segmentierung

1.10.1. Deep Learning für semantische Segmentierung
1.10.2. Kantenerkennung
1.10.3. Regelbasierte Segmentierungsmethoden 

Modul 2. Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) mit Natürlichen Rekurrenten Netzen (RNN) und Aufmerksamkeit 

2.1. Textgenerierung mit RNN

2.1.1. Training eines RNN für die Texterzeugung
2.1.2. Generierung natürlicher Sprache mit RNN
2.1.3. Anwendungen zur Texterzeugung mit RNN

2.2. Erstellung von Trainingsdatensätzen

2.2.1. Vorbereitung der Daten für das RNN-Training
2.2.2. Speicherung des Trainingsdatensatzes
2.2.3. Bereinigung und Transformation der Daten

2.3. Sentiment-Analyse

2.3.1. Ranking von Meinungen mit RNN
2.3.2. Erkennung von Themen in Kommentaren
2.3.3. Stimmungsanalyse mit Deep Learning-Algorithmen

2.4. Encoder-Decoder-Netz für neuronale maschinelle Übersetzung

2.4.1. Training eines RNN für maschinelle Übersetzung
2.4.2. Verwendung eines Encoder-Decoder-Netzes für die maschinelle Übersetzung
2.4.3. Verbesserung der Genauigkeit der maschinellen Übersetzung mit RNNs

2.5. Aufmerksamkeitsmechanismen

2.5.1. Implementierung von Aufmerksamkeitsmechanismen in NRN
2.5.2. Verwendung von Betreuungsmechanismen zur Verbesserung der Modellgenauigkeit
2.5.3. Vorteile von Betreuungsmechanismen in neuronalen Netzen

2.6. Transformers-Modelle

2.6.1. Verwendung von Transformers-Modellen für die Verarbeitung natürlicher Sprache
2.6.2. Anwendung von Transformers-Modellen für das Sehen
2.6.3. Vorteile von Transformers-Modellen

2.7. Transformers für die Sicht

2.7.1. Verwendung von Transformers für die Sicht
2.7.2. Vorverarbeitung von Bilddaten
2.7.3. Training eines Transformers-Modells für die Sicht

2.8. Hugging Face Transformers-Bibliothek

2.8.1. Verwendung der Hugging Face Transformers-Bibliothek
2.8.2. Anwendung der Hugging Face Transformers-Bibliothek
2.8.3. Vorteile der Hugging Face Transformers-Bibliothek

2.9. Andere Transformers-Bibliotheken. Vergleich

2.9.1. Vergleich zwischen den verschiedenen Transformers-Bibliotheken
2.9.2. Verwendung der anderen Transformers-Bibliotheken
2.9.3. Vorteile der anderen Transformers-Bibliotheken

2.10. Entwicklung einer NLP-Anwendung mit RNN und Aufmerksamkeit. Praktische Anwendung

2.10.1. Entwicklung einer Anwendung zur Verarbeitung natürlicher Sprache mit RNN und Aufmerksamkeit
2.10.2. Verwendung von RNN, Aufmerksamkeitsmechanismen und Transformers-Modellen in der Anwendung
2.10.3. Bewertung der praktischen Umsetzung

Modul 3. Reinforcement Learning

3.1. Optimierung der Belohnungen und der Richtliniensuche

3.1.1. Algorithmen zur Belohnungsoptimierung
3.1.2. Prozesse der Richtliniensuche
3.1.3. Verstärktes Lernen für Belohnungsoptimierung

3.2. OpenAI

3.2.1. OpenAI Gym Umgebung
3.2.2. Erstellung von OpenAI-Umgebungen
3.2.3. Algorithmen für verstärktes Lernen in OpenAI

3.3. Richtlinien für neuronale Netze

3.3.1. Faltungsneuronale Netze für die Richtliniensuche
3.3.2. Richtlinien für tiefes Lernen
3.3.3. Erweitern von Richtlinien für neuronale Netze

3.4. Aktionsbewertung: das Problem der Kreditvergabe

3.4.1. Risikoanalyse für die Kreditvergabe
3.4.2. Schätzung der Rentabilität von Krediten
3.4.3. Neuronale Netz-basierte Modelle zur Kreditbewertung

3.5. Richtliniengradienten

3.5.1. Verstärktes Lernen mit Richtliniengradienten
3.5.2. Optimierung der Richtliniengradienten
3.5.3. Algorithmen der Richtliniengradienten

3.6. Markov-Entscheidungsprozesse

3.6.1. Optimierung von Markov-Entscheidungsprozessen
3.6.2. Verstärktes Lernen für Markov-Entscheidungsprozesse
3.6.3. Modelle von Markov-Entscheidungsprozessen

3.7. Temporales Differenzlernen und Q-Learning

3.7.1. Anwendung von zeitlichen Unterschieden beim Lernen
3.7.2. Anwendung des Q-Learning beim Lernen
3.7.3. Optimierung der Parameter  des Q-Learning

3.8. Implementieren vonDeep Q-Learning und Deep Q-Learning-Varianten

3.8.1. Konstruktion von tiefen neuronalen Netzen für Deep Q-Learning
3.8.2. Implementierung von Deep Q-Learning
3.8.3. Deep Q-Learning-Varianten

3.9. Algorithmen des Reinforment Learning

3.9.1. Algorithmen für Verstärkungslernen
3.9.2. Algorithmen für Belohnungslernen
3.9.3. Algorithmen für Bestrafungslernen

3.10. Entwurf einer verstärkenden Lernumgebung. Praktische Anwendung

3.10.1. Entwurf einer verstärkenden Lernumgebung
3.10.2. Implementierung eines verstärkenden Lernalgorithmus
3.10.3. Auswertung eines verstärkenden Lernalgorithmus

Sie benötigen lediglich einen PC oder ein Tablet, um auf Bildungsinhalte zuzugreifen, die einen Maßstab für die Spezialisierung in fortgeschrittene Deep Learning-Techniken darstellen”