Der NVIDIA: Grundlagen des Deep Learning ist der zweite Kurs im Rahmen der Prüfungsvorbereitung (NCA-GENL): NVIDIA-Certified Generative KI LLMs Associate Spezialisierung. Er führt die Teilnehmer in die wichtigsten Deep Learning-Konzepte und -Techniken ein, die auf den grundlegenden Prinzipien des Maschinellen Lernens aufbauen. Der Kurs behandelt die Verarbeitung von Neuronendaten, Gradientenverfahren, Training mit Perceptrons, Vorwärts- und Rückwärtspropagation, Aktivierungsfunktionen und fortgeschrittene Techniken wie die Klassifizierung mehrerer Klassen und Convolutional Neural Networks (CNNs). Dieser Kurs ist in zwei Module gegliedert, wobei jedes Modul Lektionen und Videovorlesungen enthält. Die Lernenden werden ca. 3:30 bis 4:00 Stunden an Videoinhalten sehen, die sowohl theoretische Konzepte als auch praktische Übungen abdecken. Jedes Modul enthält Quizfragen, um das Verständnis der Lernenden zu überprüfen und die Schlüsselkonzepte zu festigen. Kursmodule: Modul 1: Grundlagen des Deep Learning Modul 2: Fortgeschrittene Deep Learning Techniken Am Ende dieses Kurses werden die Lernenden in der Lage sein: - die Grundlagen des Deep Learning zu verstehen, einschließlich der Verarbeitung von Neuronendaten und des Modelltrainings - Multi-Klassen-Klassifizierung und CNNs für Bilderkennungsaufgaben zu implementieren - Transfer Learning mit vortrainierten Modellen anzuwenden, um die Deep Learning Leistung zu verbessern. Dieser Kurs richtet sich an Personen, die ihre Fähigkeiten im Deep Learning verbessern wollen, insbesondere an diejenigen, die mit generativen KI-Modellen und LLMs arbeiten wollen. Er ist ideal für KI-Praktiker, Datenwissenschaftler und Ingenieure für Maschinelles Lernen, die einen strukturierten Ansatz zur Beherrschung von Deep Learning-Konzepten suchen.