Deze Deep Learning (DL)-test evalueert de kennis en het vermogen van kandidaten om situationele taken met DL op te lossen. Deze screeningstest helpt u ontwikkelaars aan te nemen die DL beheersen en kunnen gebruiken om bedrijfsproblemen op te lossen.
Wiskundige grondslagen van deep learning
Algemene neurale netwerkarchitectuur en concepten
Neurale netwerkoptimalisatie en regularisatie
Beeldverwerking met neurale netwerken
Deep learning ingenieurs, machine-lerende ingenieurs, ingenieurs in kunstmatige intelligentie, gegevensanalisten en alle andere functies waarvoor gemiddelde kennis van deep learning nodig is.
In ons tijdperk van informatie en technologieën heeft elk bedrijf te maken met enorme hoeveelheden gegevens. Het is cruciaal om hier efficiënt inzichten uit te halen om verschillende beslissingen te nemen, en deep learning kan helpen om die taak op te lossen en de tijd en middelen te besparen die nodig zijn voor traditionele analysetechnieken.
Deep Learning biedt efficiënte oplossingen voor het omgaan met verschillende soorten gegevens - het is in staat om er zinvolle inzichten uit te halen en zelfs voorspellingen te doen voor toekomstige waarden. De vragen in deze test richten zich op verschillende scenario's bij het werken met gegevens, en DL biedt functionaliteit om met al deze scenario's om te gaan. De vragen in de test hebben betrekking op alle kernmodellen van DL, waaronder supervised, unsupervised en reinforcement learning.
Kandidaten die goed presteren in de test moeten een fundamentele kennis hebben van de Deep Learning benaderingen en moeten ze optimaal kunnen gebruiken bij het werken met verschillende soorten informatie. De test verzekert dat kandidaten over alle noodzakelijke vaardigheden beschikken om het bedrijf te helpen zijn doelen te bereiken.
Gary werkt al meer dan drie jaar op het gebied van data science en is bedreven in machine learning en data-analyse. Hij heeft een bachelor in economie en een master in computerwetenschappen. De combinatie van deze twee vakken helpt Gary om nog betere resultaten te behalen. Hij is dol op computerwetenschappen en werkt graag aan projecten die te maken hebben met kunstmatige intelligentie, volgens hem de toekomst van onze wereld.
TestGorilla's testen zijn gemaakt door materiedeskundigen. Wij beoordelen potentiële materiedeskundigen op basis van hun kennis, kunde en reputatie. Voordat elke test wordt gepubliceerd, wordt deze beoordeeld door een andere expert en vervolgens gekalibreerd met behulp van honderden testdeelnemers met relevante ervaring in het onderwerp. Dankzij onze feedbackmechanismen en unieke algoritmen kunnen onze materiedeskundigen hun tests voortdurend verbeteren.
Assessments maken is een fluitje van een cent met TestGorilla. Ga meteen aan de slag met deze eenvoudige stappen.