Beschreibung
Deep Learning mit Keras & TensorFlow
Ziel
Entwickelt von Branchenführern und basierend auf den neuesten Best Practices, bietet dieser Deep-Learning-Kurs ein umfassendes TensorFlow-Zertifizierungstraining. Sie werden tiefgehende Lernkonzepte und Modelle mit den Frameworks Keras und TensorFlow meistern. Lernen Sie, wie man Deep-Learning-Algorithmen implementiert und bereiten Sie sich auf eine Karriere als Deep-Learning-Ingenieur vor. Mit unserer Deep-Learning-Zertifizierung verschaffen Sie sich einen klaren Wettbewerbsvorteil im nächsten Vorstellungsgespräch.
Die Nachfrage nach qualifizierten Deep-Learning-Ingenieuren wächst in zahlreichen Branchen rasant. Dieser Kurs ist ideal für Fachleute auf mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau, insbesondere für Software-Ingenieure, Datenwissenschaftler, Datenanalysten und Statistiker mit Interesse am Deep Learning. Tauchen Sie ein in die Welt des tiefen Lernens und verbessern Sie Ihre Karrierechancen durch unser erstklassiges TensorFlow-Training.
Kommende Starttermine
Inhalte / Module
Kurseinführung
- Überblick über den Kursinhalt und die Lernziele.
Lektion 01: Einführung in KI und tiefes Lernen
- Was ist Künstliche Intelligenz (KI) und tiefes Lernen?
- Kurze Geschichte der KI
- Zusammenfassung der Lernmethoden: Supervised Learning (SL), Unsupervised Learning (UL) und Reinforcement Learning (RL)
- Erfolge des Deep Learnings im letzten Jahrzehnt
- Demo: Objekterkennung bei selbstfahrenden Autos
- Anwendungen des Deep Learnings
- Herausforderungen des Deep Learnings
- Demo: Sentimentanalyse mit Long Short-Term Memory (LSTM)
- Der vollständige Zyklus eines Deep-Learning-Projekts
- Wissensüberprüfung
Lektion 02: Ein kritisches neuronales Netzwerk
- Biologisches Neuron vs. Perzeptron
- Einführung in flache neuronale Netze
- Wahrnehmungstraining
- Demo-Code #1: Lineare Klassifikation
- Rückpropagierung: Theorie und Anwendung
- Rolle der Aktivierungsfunktionen
- Demo-Code #2: Aktivierungsfunktion
- Demo-Code #3: Veranschaulichung der Rückpropagierung
- Optimierungstechniken und Regularisierung (Dropout-Schichten)
- Demo-Code #4: Dropout veranschaulichen
- Wissensüberprüfung und Abschlussprojekt
Lektion 03: Tiefes neuronales Netzwerk & Werkzeuge
- Was ist ein tiefes neuronales Netzwerk und wofür wird es eingesetzt?
- Entwurf eines tiefen neuronalen Netzwerks und Auswahl der Verlustfunktion
- Einführung in Werkzeuge wie Keras, TensorFlow und PyTorch
- Demo-Codes zur Erstellung von Modellen in Keras, TensorFlow und PyTorch
- Wissensüberprüfung und Abschlussprojekt
Lektion 04: Optimierung und Interpretierbarkeit
- Optimierungsalgorithmen: SGD, Momentum, Adam, RMSprop
- Demo-Code zur Anwendung auf MNIST-Datensatz
- Batch-Normalisierung und Umgang mit explodierenden und verschwindenden Gradienten
- Hyperparameter-Optimierung
- Projekt: Interpretierbarkeit und Visualisierung in Deep Learning
- Wissensüberprüfung
Lektion 05: Faltungsneuronales Netz (CNN)
- Geschichte und Erfolg von Convolutional Neural Networks (CNNs)
- Netzwerkaufbau und Architektur eines CNNs
- Demo-Code: Bildklassifikation mit Keras und Kaggle-Datensätzen
- Tiefe konvolutionale Modelle
- Wissensüberprüfung und Abschlussprojekt
Lektion 06: Rekurrente neuronale Netze (RNN)
- Sequenzdaten und das Zeitgefühl in RNNs
- Einführung in rekurrente neuronale Netze und LSTM
- Demo-Code: Aktienkursvorhersage und Sentimentanalyse mit RNNs und LSTM
- Wissensüberprüfung und Abschlussprojekt
Lektion 07: Autoencoder
- Einführung in Autoencoder und ihre Anwendungen (z.B. Anomalieerkennung)
- Demo-Code: Autoencoder-Modell für MNIST-Daten
- Wissensüberprüfung und Abschlussprojekt
Projekt: Haustierklassifizierungsmodell mit CNN
- Praxisorientiertes Projekt zur Erstellung eines CNN-Modells zur Klassifizierung von Haustierbildern (Hunde vs. Katzen) unter Verwendung von TensorFlow.
Aufbau & Organisation
Adding Value ist eine führende eLearning-Plattform, die sich auf die Bereitstellung qualitativ hochwertiger Online-Bildungslösungen für Einzelpersonen und Unternehmen spezialisiert hat. Die Organisation setzt auf innovative Lerntechnologien und maßgeschneiderte Schulungsprogramme, um berufliche Fähigkeiten und Kompetenzen zu fördern.
Organisationsaufbau:
- Geschäftsführung:
- Leitung und strategische Ausrichtung der Organisation.
- Entscheidungsträger für langfristige Unternehmensziele und Partnerschaften.
- Produktentwicklung:
- Entwicklung und Aktualisierung der eLearning-Kurse.
- Integration von interaktiven Lernmodulen und neuen Technologien.
- Inhaltserstellung:
- Erstellung von Kursmaterialien durch Experten.
- Sicherstellung der Qualität und Aktualität der Inhalte.
- Technologie & IT:
- Wartung und Weiterentwicklung der Lernplattform.
- Gewährleistung der Datensicherheit und Benutzerfreundlichkeit.
- Kundenservice:
- Unterstützung der Lernenden bei technischen und inhaltlichen Fragen.
- Bereitstellung von Support und Beratung.
- Marketing & Vertrieb:
- Vermarktung der eLearning-Angebote.
- Aufbau und Pflege von Kundenbeziehungen.
- Human Resources:
- Rekrutierung und Weiterbildung von Mitarbeitern.
- Pflege der Unternehmenskultur und Mitarbeiterzufriedenheit.
Adding Value zeichnet sich durch eine klare Struktur und eine starke Fokussierung auf die Bedürfnisse der Lernenden aus, was zur kontinuierlichen Verbesserung und Erweiterung ihres Bildungsangebots beiträgt.
Zielgruppe / Voraussetzungen
Es gibt keine spezifischen Voraussetzungen.
Abschlussqualifikation / Zertifikat
Teilnahmezertifikat
Kostenzusatz
Enthalten sind die Seminarunterlagen und die Prüfung
Adding Value Consulting
Wir bieten eine umfangreiche Palette an eLearning-Lösungen an, die speziell darauf ausgerichtet sind, den Wert Ihres Unternehmens und ihrer Skills durch gezielte Weiterbildung zu steigern. Mit einem breiten Angebot an Online-Kursen, interaktiven Lernmodulen und maßgeschneiderten Schulungen unterstützt Adding Value sowohl...
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