Der Kurs "Advanced Neural Network Techniques" (Fortgeschrittene Techniken neuronaler Netze) befasst sich mit fortgeschrittenen Methoden neuronaler Netze und bietet den Lernenden ein tiefes Verständnis modernster Techniken wie rekurrente neuronale Netze (RNNs), Autoencoder, generative neuronale Netze und Deep Reinforcement Learning. Anhand praktischer Projekte und Anwendungen lernen die Teilnehmer die mathematischen Grundlagen und Einsatzstrategien dieser Modelle kennen: Sie erfahren, wie RNNs mit Sequenzdaten umgehen, entdecken die Leistungsfähigkeit von Autoencodern für unüberwachtes Lernen und lernen das transformative Potenzial von generativen Modellen wie GANs kennen. Der Kurs deckt auch das Verstärkungslernen ab und vermittelt Ihnen die Fähigkeiten, komplexe Entscheidungsprobleme mit tiefen neuronalen Netzen und Markov-Ketten zu lösen. Dieser Kurs soll eine Brücke zwischen theoretischem Wissen und praktischer Umsetzung schlagen und zeichnet sich dadurch aus, dass er reale Herausforderungen, ethische Überlegungen und zukünftige Forschungsrichtungen einbezieht.


Fortgeschrittene neuronale Netzwerktechniken
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Grundlagen der neuronalen Netze

Dozent: Zerotti Woods
Bei enthalten
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Analyse und Implementierung rekurrenter neuronaler Netze (RNN) zur Verarbeitung von Sequenzdaten und zur Lösung von Aufgaben wie Zeitreihen-Vorhersage und Sprachmodellierung.
Erkunden Sie Autoencoder für Datenkompression, Feature Extraction und Anomalie-Erkennung sowie deren Anwendungen in verschiedenen Bereichen.
Entwicklung und Bewertung generativer Modelle wie GANs, Verständnis ihrer mathematischen Grundlagen und Herausforderungen bei der Bereitstellung.
Anwendung von Techniken des Bestärkenden Lernens unter Verwendung von Markov-Ketten und tiefen neuronalen Netzen, um komplexe Entscheidungsprobleme zu lösen.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Künstliche neuronale Netze
- Kategorie: Markov-Modell
- Kategorie: Deep Learning
- Kategorie: Künstliche Intelligenz
- Kategorie: Datenethik
- Kategorie: Generative KI
- Kategorie: Unüberwachtes Lernen
- Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
- Kategorie: Reinforcement Learning
- Kategorie: Methoden des Maschinellen Lernens
Wichtige Details

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8 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 5 Module
In diesem Kurs werden fortgeschrittene Konzepte und Methoden im Bereich der neuronalen Netzwerke erforscht, wobei der Schwerpunkt auf rekurrenten neuronalen Netzen (RNNs) und Autoencodern liegt. Sie werden die Kernelemente dieser Architekturen analysieren, ihre Anwendungen in verschiedenen Bereichen bewerten und innovative Forschungsrichtungen vorschlagen. Der Lehrplan behandelt auch Generative Neuronale Netze, einschließlich ihrer mathematischen Grundlagen und Einschränkungen bei der Bereitstellung. Darüber hinaus werden die Lernenden praktische Erfahrungen im Reinforcement Learning sammeln, indem sie Markov-Ketten und Neuronale Netze zur Lösung komplexer Probleme einsetzen. Am Ende des Kurses werden Sie mit den Fähigkeiten ausgestattet sein, um Fortschritte im Bereich der neuronalen Netzwerke voranzutreiben.
Das ist alles enthalten
2 Lektüren
In diesem Modul werden rekurrente neuronale Netzwerke besprochen. Die Studenten werden die Gründe für RNNS zusammen mit verschiedenen Techniken untersuchen
Das ist alles enthalten
1 Video1 Lektüre2 Aufgaben1 Unbewertetes Labor
In diesem Modul werden Auto-Encoder behandelt. Die Lernenden werden die Gründe für Autoencoder zusammen mit verschiedenen Techniken und Anwendungen untersuchen.
Das ist alles enthalten
1 Video1 Lektüre2 Aufgaben
In diesem Modul werden generative Deep Learning Modelle besprochen. Sie werden zwei bestimmte Modelle untersuchen und Beispiele durchgehen, wo sie erfolgreich bereitgestellt wurden
Das ist alles enthalten
1 Video1 Lektüre2 Aufgaben
In diesem Modul wird das Bestärkende Lernen vorgestellt. Wir werden Markov-Ketten, Q-Learning und Deep Q-Learning diskutieren
Das ist alles enthalten
4 Videos1 Lektüre2 Aufgaben
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Häufig gestellte Fragen
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