Совершите революцию в технологическом секторе, обучившись в данной Специализированной магистратуре в области глубокого обучения"

Стремительное развитие технологий в последние годы сделало не столь отдаленными перспективы создания самоуправляемого автомобиля, ранней диагностики серьезных заболеваний с помощью высокоточных устройств визуализации или распознавания лиц с помощью мобильных приложений. Сегодня эти появляющиеся инновации направлены на повышение точности автоматизированных систем и качества получаемых результатов.

В этом смысле, решающую роль играет ИТ-специалист, который должен обладать исчерпывающими знаниями в области глубокого обучения и быть способным сделать еще один шаг вперед в гонке отрасли за создание настоящего искусственного интеллекта. Именно поэтому TECH создал эту 12-месячную Специализированную магистратуру с самым современным и актуальным учебным планом, подготовленным настоящими экспертами в этой области.

Программа с теоретико-практической точки зрения позволит студентам получить интенсивные знания о математических основах, построении нейронных сетей, персонализации моделей и обучении с помощью TensorFlow. Широкий объем содержания, который будет гораздо легче усвоить благодаря видеоконспектам по каждой теме, видео in focus, специализированным чтениям по конкретным темам и кейс-стади. Кроме того, благодаря системе Relearning, используемой в TECH, специалист по информатике будет более естественно продвигаться по программе, закрепляя новые понятия с легкостью, что позволит сократить время на заучивание.

Университетское образование, ориентированное на получение знаний, которые помогут профессиональному росту студентов, желающих также совмещать первоклассное обучение с повседневной деятельностью. Достаточно иметь при себе цифровое устройство с выходом в Интернет, чтобы в любое время суток получить доступ к содержанию программы, которая находится в лидерах академического мира.

Благодаря образованию, полученному в TECH, вы сможете успешно реализовать свои проекты в области искусственного интеллекта в таких отраслях, как автомобилестроение, финансы или медицина"

Данная Специализированная магистратура в области Глубокое обучение содержит самую полную и современную образовательную программу на рынке. Наиболее характерными особенностями обучения являются:

• Разбор практических кейсов, представленных экспертами Data Engineer и Data Scientist
• Наглядное, схематичное и исключительно практичное содержание программы предоставляет техническую и практическую информацию по тем дисциплинам, которые необходимы для профессиональной деятельности
• Практические упражнения для самостоятельной оценки, 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

Ознакомьтесь с библиотеками трансформаторов и других инструментов обработки естественного языка Hugging Face, чтобы применить их для решения проблем зрения"

В преподавательский состав программы входят профессионалы сферы, которые делятся своим опытом работы в обучении, а также признанные специалисты из ведущих сообществ и престижных университетов.

Мультимедийное содержание программы, разработанное с использованием новейших образовательных технологий, позволит студенту проходить обучение с учетом контекста и ситуации, т.е. в симулированной среде, обеспечивающей иммерсивный учебный процесс, запрограммированный на обучение в реальных ситуациях.

Структура этой программы основана на проблемно-ориентированном обучении, с помощью которого студент должен попытаться решить различные ситуации из профессиональной практики, возникающие в течение учебного курса. В этом специалисту поможет инновационная интерактивная видеосистема, созданная признанными экспертами.

Вы получите доступ к инновационным учебным материалам, доступным 24 часа в сутки с любого цифрового устройства с выходом в Интернет"

Это Специализированная магистратура продолжительностью в 12 месяцев с применением методов глубокого обучения для решения реальных задач"

Студенты, прошедшие этот курс объемом 1500 учебных часов, получат возможность получить знания, которые повысят их шансы на продвижение в технологическом секторе, в частности в области разработки искусственного интеллекта. Для того чтобы студенты могли легче достичь этой цели, данное учебное заведение предлагает инновационные педагогические инструменты, которые легко доступны, а также отличный преподавательский состав, который на самом высоком уровне разрешит любые сомнения, возникающие в ходе учебного процесса.

Вы приобретете сильные аналитические навыки, навыки решения задач и построения алгоритмов для совершенствования искусственного интеллекта"

Общие цели

• Изучить основы ключевых понятий математических функций и их производных
• Применить эти принципы к алгоритмам глубокого обучения для автоматического обучения
• Изучить основные концепции контролируемого обучения и их применение к нейросетевым моделям
• Обсудить вопросы практики, оценки и анализа нейросетевых моделей
• Понять ключевые концепции и основные области применения глубокого обучения
• Реализовывать и оптимизировать нейронные сети с помощью Keras
• Развить специальные знания по обучению глубоких нейронных сетей
• Проанализировать механизмы оптимизации и регуляризации, необходимые для обучения глубоких нейронных сетей

Конкретные цели

Модуль 1. Математические основы глубокого обучения

• Разработать цепное правило для вычисления производных вложенных функций
• Проанализировать, как создаются новые функции из существующих и как вычисляются производные этих функций
• Изучить концепцию обратного прохода и способы применения производных векторных функций в автоматическом обучении
• Узнайте, как использовать TensorFlow для построения пользовательских моделей
• Понять, как загружать и обрабатывать данные с помощью инструментов TensorFlow
• Изучить основные концепции обработки естественного языка в NLP с помощью RNN и механизмов внимания
• Изучить функциональность библиотек трансформаторов Hugging Face и других инструментов обработки естественного языка для применения к проблемам зрения
• Научиться строить и обучать автоэнкодерные модели, GAN и диффузионные модели
• Понять, как автоэнкодеры могут быть использованы для эффективного кодирования данных

Модуль 2. Принципы глубокого обучения

• Проанализировать принцип работы линейной регрессии и возможности ее применения к нейросетевым моделям
• Знать основы оптимизации гиперпараметров для повышения эффективности нейросетевых моделей
• Определить, как можно оценить эффективность нейросетевых моделей с помощью обучающего и тестового множеств

Модуль 3. Нейронные сети, основа глубокого обучения

• Проанализировать архитектуру нейронных сетей и принципы их работы
• Определить, как нейронные сети могут применяться для решения различных задач
• Определить, как оптимизировать производительность моделей глубокого обучения путем настройки гиперпараметров

Модуль 4. Обучение в области глубоких нейронных сетей

• Проанализировать проблемы с градиентом и способы их устранения
• Определить, как повторно использовать предварительно обученные слои для обучения глубоких нейронных сетей
• Определить, как программировать скорость обучения для достижения наилучших результатов

Модуль 5. Настройка моделей и обучение с помощью TensorFlow

• Определить, как использовать TensorFlow API для определения пользовательских функций и графиков
• Основы использования API tf.data для эффективной загрузки и предварительной обработки данных
• Обсудить проект TensorFlow Datasets и его использование для облегчения доступа к предварительно обработанным наборам данных

Модуль 6. Deep Computer Vision с использованием конволюционных нейронных сетей

• Изучить и понять, как работают конволюционные и кластерные слои в архитектуре Visual Cortex
• Разработать архитектуру CNN с помощью Keras
• Использовать предварительно изученные модели Keras для классификации, локализации, обнаружения и отслеживания объектов, а также для семантической сегментации

Модуль 7. Обработка последовательностей с помощью RNN (Recurrent Neural Networks) и CNN (Convolutional Neural Networks)

• Проанализировать архитектуру рекуррентных нейронов и слоев
• Изучить различные алгоритмы обучения RNN-моделей
• Оценить производительность RNN-моделей с помощью метрик точности и чувствительности

Модуль 8. Обработка естественного языка (NLP) с помощью естественных рекуррентных сетей (RNN) и внимания

• Разрабатывать текст с помощью рекуррентных нейронных сетей
• Научиться использовать сети кодирования-декодирования для выполнения нейронного машинного перевода
• Разработать практическое приложение обработки естественного языка с помощью RNN и внимания

Модуль 9. Автоэнкодеры, GAN и диффузионные модели

• Реализовать методы РСА с помощью неполного линейного автокодировщика
• Использовать конволюционные и вариационные автокодировщики для улучшения результатов автокодирования
• Проанализировать, как GAN и диффузионные модели могут генерировать новые реалистичные изображения

Модуль 10. Обучение с применением подкрепления (Reinforcement Learning)

• Использовать градиенты для оптимизации политики агента
• Оценить использование нейронных сетей для повышения точности принятия решений агентом
• Реализовать различные алгоритмы подкрепления для повышения эффективности работы

TECH адаптируется к вашим профессиональным потребностям и целям, поэтому университет разработал самую полную и гибкую программу в области глубокого обучения"