Deep Learning Grundlagen

Deep Learning mit Python

Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, bei dem Algorithmen direkt, ohne menschlichen Einfluss, aus den verwendeten Daten lernen. So gesehen ist Deep Learning die partielle Automatisierung des maschinellen Lernens. In dieser Schulung lernen die Teilnehmer die Grundlagen neuronaler Netze sowie deren Training und Evaluierung kennen. Ein Schwerpunkt liegt hierbei auf verschiedenen Optimierungsmethoden sowie die Architektur verschiedener Modelle.Bestandteil sind unter anderem Convolutional Neuronal Networks (CNN). Bei der Schulung “Deep Learning mit Python” handelt es sich, wie bei allen anderen Schulungen von uns, um eine Hand-On Veranstaltung. Den Teilnehmern wird die Chance und Zeit gegeben, erlernte Methoden und Konzepte anhand anschaulicher Use Cases direkt anzuwenden und das neue Wissen zu festigen.

  • Einführung in Artificial Neural Networks
  • Vom biologischen zum künstlichen Neuron
  • Multilayer Perceptron (MLP)
  • Das Keras Modul
  • Regressionen & Klassifikation mit MLP
  • Hyperparameters
  • Deep Neural Networks mit Keras
  • Vanishing/Exploding Gradient Probleme
  • Modelle vortrainieren
  • Optimierungsmethoden
  • Vorverarbeitung von Daten mit Tensort Flow
  • Die Data API
  • TF-Transformationen
  • Vorverarbeitung der Input Feature
  • Convolutional Neural Networks
  • Architektur
  • Semantische Segmentieren
  • Implementierung mit Tensorflow
  • Recurrent Neural Networks
  • Architektur
  • Trainieren von RNNs
  • NLP mit RNNs
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