-
Тип ступеня: Сертифікат "Глибинне навчання
-
Підсумковий іспит: Praxisbezogene Projektarbeit mit Abschlusspräsentation
-
Час занять: Повна зайнятістьЗ понеділка по п'ятницю з 8:30 до 15:35 (у святкові дні з 8:30 до 17:10)
-
Мова викладання: Німецька
-
Тривалість: 4 Тижні
Вступ до глибокого навчання (приблизно 1 день)
Глибинне навчання як різновид машинного навчання
Основи нейронних мереж (близько 4 днів)
Багатошарові персептрони
Розрахунок нейронних мереж
Оптимізація параметрів моделі, регресія
Бібліотеки глибокого навчання
Регресія проти класифікації
Типові функції втрат та активації
Оцінка прогнозу моделі за допомогою метрик
Метрики регресії та класифікації
Криві навчання, перенавчання та регуляризація
Гіперпараметрична оптимізація
L1/12 регуляризація
Відсіювання
Рання зупинка
Стохастичний градієнтний спуск (SGD)
Momentum, Adam Optimiser
Оптимізація швидкості навчання
Динамічне регулювання швидкості навчання
Зменшення швидкості навчання на плато
Оптимізація швидкості навчання за допомогою TensorBoard
Контролюйте процес підгонки за допомогою зворотних дзвінків
Збереження та завантаження моделей
Згорткова нейронна мережа (CNN) (приблизно 2 дні)
Класифікація зображень
Згорткові шари, об'єднання шарів
Переформування шарів, згладжування, глобальне середнє об'єднання
Архітектури CNN ImageNet-Competition
Глибокі нейронні мережі, зникаючі градієнти, пропуск зв'язків, пакетна нормалізація
Трансферне навчання (приблизно 1 день)
Адаптація та комбінування моделей
Попереднє навчання без нагляду
Доповнення даних зображень, зрозумілий ШІ
Завантажувач даних
Регіональний CNN (приблизно 1 день)
Локалізація об'єктів
Семантична сегментація
Регресійні задачі
Розгалужені нейронні мережі
Архітектура YOLO
U-Net моделі
Методи створення креативного іміджу (близько 1 дня)
Генеративні мережі суперництва (GAN)
Deepfakes
Дифузійні моделі
Надвисока роздільна здатність
Доповнення областей зображення
Нанесення базових моделей від Hugging Face
Мультимодальні моделі
LoRA-Fine-Tuning
Області застосування генеративних моделей
Юридичні обмеження
Рекурентні нейронні мережі (приблизно 2 дні)
Аналіз послідовностей
Рекурентні шари
Поширення в часі (BPTT)
Аналіз часових рядів
Проблеми градієнта, що вибухає та зникає
LSTM (Довга короткочасна пам'ять)
GRU (Gated Recurrent Unit)
Глибокий RNN
Deep LSTM
Обробка тексту за допомогою нейронних мереж (близько 2 днів)
Попередня обробка тексту
Вбудовування шарів
Класифікація тексту
Аналіз настрою
Обробка природної мови (NLP)
Переклади
Генерація тексту
Метод "від послідовності до послідовності", архітектура кодер-декодер
Моделі тільки кодера та тільки декодера
Локальне застосування великих мовних моделей
Мовні моделі (приблизно 1 день)
Архітектура трансфомерів
Увага та багатоголова увага
Позиційні кодування
Тонке налаштування великих мовних моделей
Підказки
Конвеєри генерації тексту
Підсумовування
Чат-боти
Пошукове доповнене покоління
Агенти штучного інтелекту
Навчання з глибоким підкріпленням (приблизно 1 день)
Управління динамічними системами
Агентні системи
Навчання через винагороду
Градієнти політики
Глибоке Q-навчання
Байєсівські нейронні мережі (приблизно 1 день)
Невизначеності в нейронних мережах
Статистична оцінка прогнозів
Достовірність, середньоквадратичне відхилення
Незбалансовані дані
Методи вибірки
Робота над проектом (близько 3 днів)
Закріплення вивченого матеріалу
Презентація результатів проекту
Можливі зміни, зміст курсу регулярно оновлюється.
Після курсу ви будете знайомі зі сферами застосування глибинного навчання та принципами роботи нейронних мереж. Ви зрозумієте, як нейронні мережі можуть розпізнавати об'єкти на зображеннях і зможете забезпечити машинне навчання та документування процесів.
Комп'ютерні науки, математика, електротехніка та люди з вищою освітою в галузі (бізнес) інженерії
Глибоке навчання можна використовувати для аналізу великих обсягів даних на предмет виявлення закономірностей і моделей. Саме тому його часто використовують у контексті штучного інтелекту для розпізнавання облич, об'єктів або мови, наприклад, у розпізнаванні медичних зображень, розпізнаванні тексту і мови в продажах, безпеці ІТ-даних або моніторингу фінансових транзакцій. Тому фахівці з цими знаннями можуть бути використані в різних сферах і користуються високим попитом на ринку праці.
Ваш змістовний сертифікат дає детальне уявлення про отриману кваліфікацію та покращує ваші кар'єрні перспективи.
Дидактична концепція
Ваші викладачі мають високу професійну та дидактичну кваліфікацію і навчатимуть вас від першого до останнього дня (без системи самонавчання).
Ви будете навчатися в ефективних малих групах. Курси зазвичай складаються з 6-25 учасників. Загальні заняття доповнюються численними практичними вправами з усіх модулів курсу. Практичний етап є важливою частиною курсу, оскільки саме в цей час ви опрацьовуєте вивчене, набуваєте впевненості та рутинності в його застосуванні. Заключний розділ курсу передбачає виконання проекту, кейс-стаді або підсумковий іспит.
Віртуальний клас alfaview®
BildungszentrumЗаняття проходять з використанням сучасної відеотехнології alfaview® - або з комфорту вашого власного будинку, або в нашому приміщенні за адресою . Весь курс може бачити один одного віч-на-віч через alfaview®, спілкуватися один з одним в якості голосу, синхронізованого по губах, і працювати над спільними проектами. Звичайно, ви також можете бачитись і спілкуватись зі своїми тренерами наживо в будь-який час, і протягом усього курсу викладачі навчатимуть вас у режимі реального часу. Уроки не є електронним навчанням, а справжнім живим викладанням віч-на-віч за допомогою відеотехнологій.
alfatraining Agentur für Arbeit Навчальні курси субсидуються та сертифікуються відповідно до положення про затвердження AZAV. Bildungsgutschein Aktivierungs- und VermittlungsgutscheinЯкщо ви подаєте заявку на або , всі витрати на курс, як правило, покриває організація, яка його фінансує.
Europäischen Sozialfonds Deutsche Rentenversicherung Фінансування також можливе через (ESF), (DRV) або регіональні програми фінансування. Berufsförderungsdienst Як військовослужбовець строкової служби, ви можете відвідувати курси підвищення кваліфікації через (BFD). Agentur für Arbeit (Qualifizierungschancengesetz) Компанії також можуть підвищити кваліфікацію своїх працівників за допомогою програми фінансування від .