Dieser Deep Learning (DL)-Test bewertet das Wissen und die Fähigkeit der Bewerber, situative Aufgaben mit DL zu lösen. Dieser Screening-Test hilft Ihnen, Entwickler einzustellen, die DL beherrschen und in der Lage sind, es zur Lösung von Geschäftsproblemen einzusetzen.
Mathematische Grundlagen des Deep Learning
Allgemeine Architektur und Konzepte neuronaler Netze
Optimierung und Regularisierung neuronaler Netze
Bildverarbeitung mit neuronalen Netzen
Deep-Learning-Ingenieuren, Machine-Learning-Ingenieuren, Ingenieuren für künstliche Intelligenz, Datenanalysten und alle anderen Positionen, die ein mittleres Wissen über Deep Learning erfordern.
In unserem Informations- und Technologiezeitalter hat jedes Unternehmen mit großen Datenmengen zu tun. Es ist von entscheidender Bedeutung, effizient Einblicke in diese Daten zu erhalten, um verschiedene Entscheidungen zu treffen. Deep Learning kann bei der Lösung dieser Aufgabe helfen und spart die Zeit und die Ressourcen, die für herkömmliche Analysetechniken erforderlich sind.
Deep Learning bietet effiziente Lösungen für den Umgang mit verschiedenen Datentypen - es ist in der Lage, aussagekräftige Erkenntnisse darüber zu gewinnen und sogar Vorhersagen für zukünftige Werte zu treffen. Die Fragen in diesem Test konzentrieren sich auf verschiedene Szenarien bei der Arbeit mit Daten, und DL bietet Funktionen für den Umgang mit all diesen Szenarien. Die Fragen im Test beziehen sich auf alle DL-Kernmodelle, die zu den überwachten, unüberwachten und verstärkenden Lerntechniken gehören.
Kandidaten, die im Test gut abschneiden, müssen über ein grundlegendes Wissen über die wichtigsten Deep Learning-Ansätze verfügen und können jeden einzelnen Ansatz bei der Arbeit mit verschiedenen Arten von Daten optimal nutzen. Der Test stellt sicher, dass die Kandidaten über alle notwendigen Fähigkeiten verfügen, um das Unternehmen beim Erreichen seiner Ziele zu unterstützen.
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Gary R. arbeitet seit mehr als drei Jahren im Bereich der Datenwissenschaft und ist ein Experte auf dem Gebiet des maschinellen Lernens und der Datenanalyse. Er hat einen Bachelor-Abschluss in Wirtschaftswissenschaften und einen Master-Abschluss in Computerwissenschaften. Die Kombination dieser beiden Bereiche hilft Gary, noch bessere Ergebnisse zu erzielen. Er ist ein begeisterter Informatiker und liebt es, an Projekten im Bereich der künstlichen Intelligenz zu arbeiten, die seiner Meinung nach die Zukunft unserer Welt ist.
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