Derin öğrenme

Sizin için ücretsiz

tanıtım yoluyla

Derin öğrenme, örüntüler ve modeller için büyük miktarda veriyi analiz etmek için kullanılabilir. Bu nedenle genellikle nesne, yüz veya konuşma tanıma için kullanılır. Bu eğitimde sinir ağlarına dayalı derin öğrenme yöntemleri açıklanmaktadır.
  • Derece türü: Derin Öğrenme" sertifikası
  • Final Sınavı: Final sunumuyla birlikte uygulamalı proje çalışması
  • Ders saatleri: Tam zamanlı
    Pazartesi'den Cuma'ya 8:30 - 15:35 (resmi tatil olan haftalarda 8:30 - 17:10)
  • Eğitim dili: Alman
  • Süre: 4 Haftalar

Derin Öğrenmeye Giriş (yaklaşık 1 gün)

Bir makine öğrenimi türü olarak derin öğrenme


Sinir ağlarının temelleri (yaklaşık 4 gün)

Perceptron

Sinir ağlarının hesaplanması

Model parametrelerinin optimizasyonu, geriye yayılım

Derin öğrenme kütüphaneleri

Regresyon vs. sınıflandırma

Öğrenme eğrileri, aşırı uyum ve düzenlileştirme

Hiperparametre optimizasyonu

Stokastik gradyan inişi (SGD)

Momentum, Adam Optimiser

Öğrenme oranı


Evrişimsel Sinir Ağı (CNN) (yaklaşık 2 gün)

Görüntü sınıflandırma

Konvolüsyonel katmanlar, havuzlama katmanları

Katmanları yeniden şekillendirme, düzleştirme, küresel ortalama havuzlama

CNN mimarileri ImageNet-Competition

Derin sinir ağları, kaybolan gradyanlar, atlama bağlantıları, toplu normalizasyon


Transfer Öğrenimi (yaklaşık 1 gün)

Modellerin uyarlanması

Denetimsiz ön eğitim

Görüntü verisi artırımı, açıklanabilir yapay zeka


Bölgesel CNN (yaklaşık 1 gün)

Nesne lokalizasyonu

Regresyon sorunları

Dallanmış sinir ağları


Yaratıcı imaj oluşturma yöntemleri (yaklaşık 1 gün)

Üretken Çekişmeli Ağlar (GAN)

Deepfakes

Difüzyon modelleri


Tekrarlayan sinir ağları (yaklaşık 2 gün)

Dizi analizi

Tekrarlayan katmanlar

Zaman içinde geri yayılım (BPTT)

Zaman serilerinin analizi

Patlayan ve kaybolan gradyan problemleri

LSTM (Uzun Kısa Süreli Bellek)

GRU (Gated Recurrent Unit)

Derin RNN

Derin LSTM


Sinir ağları kullanarak metin işleme (yaklaşık 2 gün)

Metin ön işleme

Katmanları gömme

Metin sınıflandırması

Duygu analizi

NLP'de transfer öğrenme

Çeviriler

Diziden diziye yöntemi, kodlayıcı-kod çözücü mimarisi


Dil modelleri (yaklaşık 1 gün)

BERT, GPT

Dikkat katmanlar, transformatörler

Metin üretim hatları

Özetleme

sohbet robotları


Derin pekiştirmeli öğrenme (yaklaşık 1 gün)

Dinamik sistemlerin kontrolü

Temsilci sistemleri

Ödüller aracılığıyla eğitim

Politika eğimleri

Derin Q-öğrenme


Bayesian sinir ağları (yaklaşık 1 gün)

Sinir ağlarındaki belirsizlikler

Tahminlerin istatistiksel değerlendirmesi

Güven, standart sapma

Dengesiz veri

Örnekleme yöntemleri


Proje çalışması (yaklaşık 3 gün)

Öğrenilen içeriği pekiştirmek için

Proje sonuçlarının sunumu



Değişiklikler mümkündür. Kurs içeriği düzenli olarak güncellenmektedir.

Makine öğrenimi ve Python programlama dili hakkında önceden bilgi sahibi olunması gerekmektedir.

Eğitim sonrasında derin öğrenmenin uygulama alanlarına ve sinir ağlarının nasıl çalıştığına aşina olacaksınız. Sinir ağlarının görüntülerdeki nesneleri nasıl tanıyabildiğini anlayacak ve makine öğrenimi ve belge süreçlerini sağlayabileceksiniz.

Bilgisayar bilimleri, matematik, elektrik mühendisliği ve (işletme) mühendisliği diplomasına sahip kişiler

Derin öğrenme, örüntüler ve modeller için büyük miktarda veriyi analiz etmek için kullanılabilir. Bu nedenle genellikle yapay zeka bağlamında yüz, nesne veya konuşma tanıma için kullanılır; örneğin tıbbi görüntü tanıma, satışta metin ve konuşma tanıma, BT veri güvenliği veya finansal işlemlerin izlenmesi. Bu nedenle bu bilgiye sahip uzmanlar çeşitli şekillerde görevlendirilebilir ve işgücü piyasasında yüksek talep görürler.

Anlamlı sertifikanız, edindiğiniz nitelikler hakkında ayrıntılı bir fikir verir ve kariyer beklentilerinizi geliştirir.

Didaktik kavram

Eğitmenleriniz hem profesyonel hem de didaktik açıdan son derece kalifiyedir ve size ilk günden son güne kadar ders verecektir (kendi kendine çalışma sistemi yoktur).

Etkili küçük gruplar halinde öğreneceksiniz. Kurslar genellikle 6 ila 25 katılımcıdan oluşmaktadır. Genel dersler, tüm kurs modüllerinde çok sayıda pratik alıştırma ile desteklenmektedir. Uygulama aşaması kursun önemli bir parçasıdır, çünkü bu süre zarfında öğrendiklerinizi işler ve uygulamada güven ve rutin kazanırsınız. Kursun son bölümü bir proje, bir vaka çalışması veya bir final sınavını içerir.

 

Sanal sınıf alfaview®

BildungszentrumDersler, modern alfaview® video teknolojisi kullanılarak kendi evinizin rahatlığında ya da 'deki tesislerimizde gerçekleştirilir. Tüm kursiyerler alfaview® aracılığıyla birbirlerini yüz yüze görebilir, birbirleriyle dudak senkronize ses kalitesinde iletişim kurabilir ve ortak projeler üzerinde çalışabilir. Elbette, bağlı eğitmenlerinizi de istediğiniz zaman canlı olarak görebilir ve onlarla konuşabilirsiniz ve kursun tüm süresi boyunca eğitmenleriniz tarafından gerçek zamanlı olarak eğitileceksiniz. Dersler e-öğrenme değil, video teknolojisi aracılığıyla gerçek canlı yüz yüze öğretimdir.

 

alfatraining Agentur für Arbeit Eğitim kursları, AZAV onay yönetmeliğine uygun olarak sübvanse edilmekte ve sertifikalandırılmaktadır. Bildungsgutschein Aktivierungs- und VermittlungsgutscheinKurs başvurusunda bulunduğunuzda, kurs masraflarının tamamı genellikle finansman kuruluşunuz tarafından karşılanır.
Europäischen Sozialfonds Deutsche Rentenversicherung (ESF), (DRV) veya bölgesel finansman programları aracılığıyla da finansman mümkündür. Berufsförderungsdienst Düzenli bir asker olarak, (BFD) aracılığıyla daha fazla eğitim kursuna katılmak mümkündür. Agentur für Arbeit (Qualifizierungschancengesetz) Şirketler de çalışanlarını (BFD) tarafından sağlanan bir finansman programı aracılığıyla kalifiye hale getirebilirler.

Size ücretsiz tavsiyede bulunmaktan memnuniyet duyarız. 0800 3456-500 Pzt - Cuma günleri sabah 8'den akşam 5'e kadar
tüm Alman şebekelerinden ücretsiz.
Bize ulaşın
Size ücretsiz tavsiyede bulunmaktan memnuniyet duyarız. 0800 3456-500 Pzt - Cuma günleri sabah 8'den akşam 5'e kadar tüm Alman şebekelerinden ücretsiz.