Deep Learning – mit Python und TensorFlow und Keras
Deep Learning mit Python und TensorFlow und Keras: Sie entwickeln, trainieren und optimieren neuronale Netze und wenden diese praxisnah in Projekten an.
Unser Angebot richtet sich ausschließlich an Unternehmer (§ 14 BGB), Gewerbetreibende, Freiberufler sowie öffentliche Auftraggeber. Kein Verkauf an Verbraucher (§ 13 BGB). Alle Preisangaben werden sorgfältig gepflegt. Preisirrtümer und technische Darstellungsfehler können jedoch nicht vollständig ausgeschlossen werden.
Kursdetails & Termine
Kursbeschreibung
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:
Seminarinhalte
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
Zielgruppe
Der Kurs ist ideal für ML-Erfahrene, die sich mit Deep Learning, neuronalen Netzen und modernen Tools wie TensorFlow und Keras weiterentwickeln wollen.
Voraussetzungen
Sicherer Umgang mit Python und gute Kenntnisse im Machine Learning. Erste Erfahrungen mit NumPy oder Pandas sind hilfreich.
Lernziele
Sie lernen moderne Deep-Learning-Techniken kennen, arbeiten mit neuronalen Netzen wie CNNs, RNNs und MLPs und setzen diese mit TensorFlow und der Keras API um. Darüber hinaus bauen und trainieren Sie Modelle, führen Hyperparameter-Tuning durch und wenden Deep Learning praktisch in Projekten an.
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Fragen Sie diesen Kurs für Ihr Team oder Unternehmen an. Wir prüfen passende Termine, Formate und individuelle Anforderungen und melden uns persönlich mit einem Vorschlag.
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Nicht jeder Kurs passt sofort auf Anhieb. Wir helfen Ihnen dabei, aus Themen, Formaten und Anforderungen die passende Lösung zu finden – persönlich, praxisnah und mit Blick auf Ihren tatsächlichen Bedarf.
Nicole Mühlbauer
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Hier beantworten wir die häufigsten Fragen zu unseren Kursen, Abläufen und Formaten. Sollten Sie weitere Fragen haben, unterstützen wir Sie gerne persönlich.
Deep Learning – mit Python und TensorFlow und Keras im Überblick
Deep Learning mit Python und TensorFlow und Keras verbindet moderne Deep-Learning-Techniken mit der Umsetzung neuronaler Netze. Sie lernen die grundlegenden Konzepte kennen und arbeiten mit MLPs, CNNs und RNNs.
Im Mittelpunkt steht der Weg vom Modellaufbau über das Training bis zur Optimierung. Das Hyperparameter-Tuning mit Lernrate, Batchgröße und Optimizer wird dabei durch Themen wie Early Stopping und Regularisierung ergänzt.
Der Kurs eignet sich für ML-Erfahrene mit sicherem Python-Umgang und guten Machine-Learning-Kenntnissen. Praktische Anwendungsfelder wie Bildklassifikation, Textanalyse oder Zeitreihenprognosen helfen dabei, Deep-Learning-Modelle in Projekten einzuordnen.
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