Усовершенствуйте свои навыки в области настройки метрики или функции потерь благодаря лучшему онлайн-университету в мире по версии Forbes — TECH"

По мере того как глубокое обучение становится все более популярным и доступным, нейронные сети превращаются в мощный инструмент для решения сложных задач машинного обучения. Одним из многочисленных преимуществ этой системы является ее способность обучаться и совершенствоваться с помощью данных. 

TECH разработал Университетский курс в области нейронных сетей в глубоком обучении с целью дать студентам необходимые навыки и компетенции, чтобы они могли выполнять свою работу в качестве специалистов с максимально возможной эффективностью и качеством. Таким образом, на протяжении всей программы будут рассматриваться такие аспекты, как выбор оптимизатора, обучение модели, коэффициент скорости обучения или коррекция весов. 

И все это происходит в удобном 100% режиме онлайн, позволяющем студентам организовывать свое расписание и учебу вместе с другими повседневными делами и интересами. Кроме того, данная программа имеет наиболее полный на рынке теоретический и практический материал, облегчая студентам процесс обучения и позволяя им быстро и эффективно достигать поставленных целей.

Станьте экспертом в области глубокого обучения всего за 6 недель и с полной свободой организации времени и ресурсов"

Данный Университетский курс в области нейронных сетей в глубоком обучении содержит самую полную и современную образовательную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются:

• Разбор практических кейсов, представленных экспертами в области нейронных сетей в глубоком обучении 
• Наглядное, схематичное и исключительно практичное содержание курса предоставляет спортивную и практическую информацию по тем дисциплинам, которые необходимы для профессиональной практики 
• Практические упражнения для самопроверки, контроля и улучшения успеваемости 
• Особое внимание уделяется инновационным методологиям  
• Теоретические занятия, вопросы эксперту, дискуссионные форумы по спорным темам и самостоятельная работа
• Учебные материалы курса доступны с любого стационарного или мобильного устройства с выходом в интернет

Достигните профессионального успеха в одной из самых перспективных областей IT благодаря TECH и самым инновационным материалам”

В преподавательский состав программы входят профессионалы из данного сектора, которые привносят в обучение опыт своей работы, а также признанные специалисты из ведущих сообществ и престижных университетов.  

Мультимедийное содержание программы, разработанное с использованием новейших образовательных технологий, обеспечит специалисту ситуативное и контекстуальное обучение, то есть обучение в смоделированной среде, создающей эффект погружения и предназначенной для подготовки к реальным ситуациям.

Структура этой программы основана на проблемно-ориентированном обучении, с помощью которого специалист должен попытаться разрешать различные ситуации из профессиональной практики, возникающие в течение учебного курса. Для этого специалисту будет помогать инновационная система интерактивных видеоматериалов, созданная признанными и опытными специалистами.

Получите доступ ко всему содержимому в области видов глубокого обучения со своего планшета, мобильного телефона или компьютера"

Изучайте вопросы соединения слоев и сетевого обучения, не выходя из дома, в любое время суток"

Структура и все дидактические ресурсы этой учебной программы были разработаны известными специалистами, входящими в команду экспертов TECH в области глубокого обучения. Эти специалисты использовали свой богатый опыт и самые передовые знания для создания практического и полностью современного контента. И все это на основе самой эффективной методики обучения в TECH — Relearning.

Наиболее полный и актуальный обзор обучения сетей можно найти в этой программе"

Модуль 1. Нейронные сети, основа глубокого обучения

1.1 Глубокое обучение 

1.1.1. Виды глубокого обучения 
1.1.2. Области применения глубокого обучения 
1.1.3. Преимущества и недостатки глубокого обучения 

1.2 Операции 

1.2.1. Сумма 
1.2.2. Продукт 
1.2.3. Перевод 

1.3 Слои 

1.3.1. Входной слой 
1.3.2. Скрытый слой 
1.3.3. Выходной слой 

1.4 Склеивание слоев и операции 

1.4.1. Проектирование архитектур 
1.4.2. Соединение между слоями 
1.4.3. Распространение вперед 

1.5 Построение первой нейронной сети 

1.5.1. Проектирование сети 
1.5.2. Определение весов 
1.5.3. Практика сети 

1.6 Тренажер и оптимизатор 

1.6.1. Выбор оптимизатора 
1.6.2. Установление функции потерь 
1.6.3. Установление метрики 

1.7 Применение принципов нейронных сетей 

1.7.1. Функции активации 
1.7.2. Обратное распространение 
1.7.3. Установка параметров 

1.8 От биологических нейронов к искусственным 

1.8.1. Функционирование биологического нейрона 
1.8.2. Передача знаний искусственным нейронам 
1.8.3. Установление взаимоотношений между ними 

1.9. Реализация MLP (многослойного перцептрона) с помощью Keras 

1.9.1. Определение структуры сети 
1.9.2. Составление модели 
1.9.3. Обучение модели 

1.10 Тонкая настройка гиперпараметров нейронных сетей

1.10.1. Выбор функции активации 
1.10.2. Установка коэффициента скорости обучения 
1.10.3. Коррекция весов 

180 часов отделяют вас от того, чтобы стать экспертом в области нейронных сетей, востребованным в школах этого вида спорта"