-
Derece türü: Derin Öğrenme" sertifikası
-
Final Sınavı: Praxisbezogene Projektarbeit mit Abschlusspräsentation
-
Ders saatleri: Tam zamanlıPazartesi'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)
Çok katmanlı algılayıcılar
Sinir ağlarının hesaplanması
Model parametrelerinin optimizasyonu, geriye yayılım
Derin öğrenme kütüphaneleri
Regresyon vs. sınıflandırma
Tipik kayıp ve aktivasyon fonksiyonları
Model tahmininin metriklerle değerlendirilmesi
Regresyon ve sınıflandırma metrikleri
Öğrenme eğrileri, aşırı uyum ve düzenlileştirme
Hiperparametre optimizasyonu
L1/12 düzenlemesi
Okulu Bırakma
Erken durdurma
Stokastik gradyan inişi (SGD)
Momentum, Adam Optimiser
Öğrenme oranının optimizasyonu
Dinamik öğrenme oranı ayarı
Platoda öğrenme oranını azaltın
TensorBoard ile öğrenme oranı optimizasyonu
Uyum sürecini geri aramalarla kontrol edin
Modelleri kaydetme ve yükleme
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 ve birleştirilmesi
Denetimsiz ön eğitim
Görüntü verisi artırımı, açıklanabilir yapay zeka
Veri yükleyici
Bölgesel CNN (yaklaşık 1 gün)
Nesne lokalizasyonu
Anlamsal segmentasyon
Regresyon sorunları
Dallanmış sinir ağları
YOLO mimarisi
U-Net modelleri
Yaratıcı imaj oluşturma yöntemleri (yaklaşık 1 gün)
Üretken Çekişmeli Ağlar (GAN)
Deepfakes
Difüzyon modelleri
Süperçözünürlük
Görüntü alanlarını tamamlama
Hugging Face'in fondöten modellerini uygulayın
Multimodal modeller
LoRA-İnce Ayar
Üretken modellerin uygulama alanları
Yasal kısıtlamalar
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
Doğal Dil İşleme (NLP)
Çeviriler
Metin oluşturma
Diziden diziye yöntemi, kodlayıcı-kod çözücü mimarisi
Yalnızca kodlayıcı ve yalnızca kod çözücü modelleri
Büyük dil modellerinin yerel uygulaması
Dil modelleri (yaklaşık 1 gün)
Transfomer mimarisi
Dikkat ve Çok Başlı Dikkat
Konumsal Kodlamalar
Büyük dil modellerine ince ayar yapma
Yönlendirme
Metin üretim hatları
Özetleme
Sohbet Robotları
Geri Alma Artırılmış Nesil
Yapay zeka ajanları
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.
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.