Deep Learning - mit Python und TensorFlow und Keras

Dieses Seminar führt Sie in moderne Deep-Learning-Techniken ein. Sie arbeiten mit neuronalen Netzen wie CNNs, RNNs und MLPs und setzen diese mit TensorFlow und der Keras API um.

Neben dem Aufbau und Training von Modellen lernen Sie, diese zu tunen und in Projekten praktisch anzuwenden. Der Kurs verbindet Theorie und Praxis auf verständliche Weise für den optimalen Lernerfolg.

Hinweis:
Dieses Seminar ist ein Angebot der PC-COLLEGE Gruppe.
Inhalte
Einführung in Deep Learning

Unterschiede zu klassischem ML

Mathematische Grundlagen neuronaler Netze
Architekturen neuronaler Netze

MLPs (Multilayer Perceptrons)

CNNs (Convolutional Neural Networks)

RNNs (Recurrent Neural Networks)
Arbeiten mit TensorFlow und Keras

Modellaufbau und Training

Vergleich mit dem PyTorch Framework
Hyperparameter-Tuning

Lernrate, Batchgröße, Optimizer

Early Stopping und Regularisierung
Deep-Learning-Projekte praktisch anwenden

Bildklassifikation

Textanalyse oder Zeitreihenprognosen
Modellbereitstellung und Skalierung

Sicherer Umgang mit Python und gute Kenntnisse im Machine Learning. Erste Erfahrungen mit NumPy oder Pandas sind hilfreich.

Der Kurs ist ideal für ML-Erfahrene, die sich mit Deep Learning, neuronalen Netzen und modernen Tools wie TensorFlow und Keras weiterentwickeln wollen.

Im Preis enthalten sind PC-COLLEGE - Zertifikat, Pausenverpflegung, Getränke und Kursmaterial.

PC-COLLEGE-Schulungshaus

Weiterführende Informationen auf der Seite des Anbieters