Präsentation

Dank dieses 100%igen Universitätskurses werden Sie das Training von Faltungsmodellen beherrschen, um genaue Bildvorhersagen zu machen"

Im Zusammenhang mit Deep Learning wurden zahlreiche Fortschritte gemacht, um die Qualität der Daten zu verbessern und neue Möglichkeiten für die Forschung zu eröffnen. Unter ihnen stechen die Techniken der Autoencoder, GANs und Diffusionsmodelle hervor. Diese Modelle sind in der Lage, synthetische Daten zu erzeugen, die realen Daten ähneln, was besonders in Fällen nützlich ist, in denen reale Informationen nur schwer zu erhalten sind. Diese Tools erzeugen zum Beispiel Bilder, Texte oder Töne synthetisch, um Modelle für maschinelles Lernen zu trainieren.  Sie werden in einer Vielzahl von Bereichen eingesetzt, z. B. in der Computer Vision, der Verarbeitung natürlicher Sprache und sogar bei der Erzeugung von Musik. 

Aus diesem Grund bietet TECH einen Universitätskurs an, der sich mit Autoencodern, GANs und Diffusionsmodellen beschäftigt. Im Rahmen des Lehrplans werden Aspekte wie die Konstruktion von Kodierungsarchitekturen, Mustererkennung oder die Verwendung von Generative Adversarial Networks untersucht. Dies wird die Studenten mit den innovativsten Verfahren zur Entwicklung synthetischer Daten und zur Verbesserung der Datenqualität ausstatten. Der Lehrplan befasst sich auch mit den Besonderheiten von tiefen neuronalen Netzen, um Fachleute in die Lage zu versetzen, große Datenmengen in verschiedenen Bereichen zu verarbeiten und die Effizienz von intelligenten Lösungen zu optimieren.

Dieser Universitätskurs wird vollständig online unterrichtet, so dass die Studenten nicht täglich zu einem akademischen Zentrum pendeln müssen. Gleichzeitig wird die revolutionäre Relearning-Methode angewandt, die den Wissenserwerb durch die Studenten in ihrem eigenen Lerntempo und ohne externe Einschränkungen des Unterrichts begünstigt.  Ebenso verfügt das Programm über eine große Auswahl an didaktischen Inhalten, die Text- und Multimediainhalte kombinieren, so dass die Studenten denjenigen auswählen können, der ihren pädagogischen Vorlieben am besten entspricht. 

Möchten Sie sich auf die Modellierung der Datenverteilung spezialisieren? Dank dieses Programms werden Sie dies in nur 150 Stunden erreichen"  

Dieser Universitätskurs in Autoencoder, GANs und Diffusionsmodelle in Deep Learning enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Die hervorstechendsten Merkmale sind:

  • Die Erarbeitung von Fallstudien, die von Experten in Autoencoder, GANs und Diffusionsmodelle in Deep Learning vorgestellt werden
  • Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt vermittelt alle für die berufliche Praxis unverzichtbaren Informationen
  • Die praktischen Übungen, bei denen der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens durchgeführt 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 Zugriffs auf die Inhalte von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss

Sie werden modernste Techniken in Ihre Modelle einbauen, um deren Leistung und Verallgemeinerbarkeit zu verbessern“

Zu den Dozenten des Programms gehören Fachleute aus der Branche, die ihre Erfahrungen in diese Fortbildung einbringen, sowie anerkannte 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 in den Aufbau von Coding-Architekturen eintauchen und Machine Learning-Modelle für verschiedene Aufgaben einspeisen"

In dieser Fortbildung lernen Sie auf theoretische und praktische Weise mit virtuellen Lernsystemen umzugehen, so dass Sie Ihre Arbeit mit Erfolgsgarantie entwickeln können"

Plan de estudios

Los materiales didácticos que componen este Universitätskurs otorgarán al alumnado sólidos conocimientos en Autoencoders, GANs y Modelos de Difusión en Deep Learning. Para ello, el plan de estudios analizará las claves para representar datos eficientes atendiendo a cuestiones como la reducción de dimensionalidad o el Aprendizaje Profundo. Asimismo, el temario profundizará en la realización del Análisis de Componentes Principales con un codificador automático lineal incompleto. Así los egresados identificarán patrones en los datos y expresarán esos datos en términos de nuevas variables. También se abordarán las Redes Adversarias Generativas, para generar informaciones nuevas mediante otros datos de entrada.

La metodología 100% online característica de TECH te brindará un aprendizaje productivo y funcional sin desplazarte de tu hogar”

Módulo 1. Autoencoders, GANs, y Modelos de Difusión

1.1. Representaciones de datos eficientes

1.1.1. Reducción de dimensionalidad
1.1.2. Aprendizaje profundo
1.1.3. Representaciones compactas

1.2. Realización de PCA con un codificador automático lineal incompleto

1.2.1. Proceso de entrenamiento
1.2.2. Implementación en Python
1.2.3. Utilización de datos de prueba

1.3. Codificadores automáticos apilados

1.3.1. Redes neuronales profundas
1.3.2. Construcción de arquitecturas de codificación
1.3.3. Uso de la regularización

1.4. Autocodificadores convolucionales

1.4.1. Diseño de modelos convolucionales
1.4.2. Entrenamiento de modelos convolucionales
1.4.3. Evaluación de los resultados

1.5. Eliminación de ruido de codificadores automáticos

1.5.1. Aplicación de filtros
1.5.2. Diseño de modelos de codificación
1.5.3. Uso de técnicas de regularización

1.6. Codificadores automáticos dispersos

1.6.1. Incrementar la eficiencia de la codificación
1.6.2. Minimizando el número de parámetros
1.6.3. Utilización de técnicas de regularización

1.7. Codificadores automáticos variacionales

1.7.1. Utilización de optimización variacional
1.7.2. Aprendizaje profundo no supervisado
1.7.3. Representaciones latentes profundas

1.8. Generación de imágenes MNIST de moda

1.8.1. Reconocimiento de patrones
1.8.2. Generación de imágenes
1.8.3. Entrenamiento de redes neuronales profundas

1.9. Redes adversarias generativas y modelos de difusión

1.9.1. Generación de contenido a partir de imágenes
1.9.2. Modelado de distribuciones de datos
1.9.3. Uso de redes adversarias

1.10. Implementación de los Modelos. Aplicación Práctica

1.10.1. Implementación de los modelos
1.10.2. Uso de datos reales
1.10.3. Evaluación de los resultados

Actualizarás tu saber a partir de la experiencia de los mejores profesionales en Deep Learning, lo que te convertirá en un desarrollador más capacitado. ¡Inscríbete ya!"

Universitätskurs in Autoencoder, GANs und Diffusionsmodelle in Deep Learning

Entdecken Sie mit dem Universitätskurs in Autoencoder, GANs und Diffusionsmodelle in Deep Learning der TECH Technologischen Universität den neuesten Stand der Technik. Tauchen Sie ein in den neuesten Bereich der künstlichen Intelligenz und erschließen Sie sich eine Welt der Möglichkeiten mit unseren Online-Kursen, die für praktisches Lernen und akademische Exzellenz konzipiert sind. Als akademischer Marktführer in der Branche sind wir stolz darauf, ein umfassendes Programm anbieten zu können, das drei revolutionäre Technologien umfasst: Autoencoders, Generative Adversarial Networks (GANs) und Diffusionsmodelle. Diese fortschrittlichen Werkzeuge des Deep Learning verändern die Art und Weise, wie wir mit komplexen Daten umgehen und wie wir generative Inhalte erstellen. Unser Fokus auf Online-Unterricht gibt Ihnen die Flexibilität, die Sie brauchen, um in Ihrem eigenen Tempo zu lernen, ohne die Qualität der Fortbildung zu beeinträchtigen. TECH-Experten leiten Sie beim Lernen und kombinieren Theorie und praktische Anwendung, damit Sie praktische und relevante Fähigkeiten im Bereich der künstlichen Intelligenz entwickeln.

Studieren Sie Deep Learning an der besten digitalen Universität der Welt

Im Rahmen des Kurses lernen Sie Autoencoder kennen, eine Technik des unüberwachten Lernens, die bei der Datenkomprimierung und der Erzeugung aussagekräftiger Repräsentationen Anwendung findet. Außerdem lernen Sie GANs kennen, die zur Generierung realistischer Daten und zur Erstellung künstlich intelligenter Inhalte verwendet werden. Ergänzend zu diesen Technologien ermöglicht Ihnen die Diffusionsmodellierung, Wahrscheinlichkeitsverteilungen zu modellieren und die Unsicherheit in komplexen Daten zu verstehen. Nach Abschluss des Programms erhalten Sie ein hochrangiges Universitätszertifikat, das Ihre Kenntnisse in Autoencodern, GANs und Diffusionsmodellierung bestätigt. Dieses Zertifikat bestätigt nicht nur Ihre Kenntnisse in Spitzentechnologien, sondern beweist auch Ihre Fähigkeit, reale Herausforderungen im Bereich der künstlichen Intelligenz zu bewältigen. Sind Sie bereit, in der faszinierenden Welt des Deep Learning zu glänzen? Schreiben Sie sich noch heute für den Universitätskurs in Autoencoder, GANs und Diffusionsmodelle in Deep Learning der TECH Technologischen Universität an und nehmen Sie Ihre Zukunft in der künstlichen Intelligenz selbst in die Hand.