Deep Learning - mit Python und TensorFlow und Keras

1.690,00 

exkl. MwSt.

Dauer:

3 Tage

Unsere ganztägigen Kurse werden üblicherweise von 09:00 Uhr bis 16:00 Uhr durchgeführt.
Die finalen Uhrzeiten für Ihren gebuchten Kurs erhalten Sie jedoch einige Tage vor Beginn.

Teilnehmer

Artikelnummer: PD1

Beschreibung

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.

Seminarinhalt

  • 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

Voraussetzungen

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

Zielgruppe

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

Firmenseminar

Dieses Thema bieten wir auch individualisiert für Sie oder Ihr Unternehmen an – ob als Inhouse Schulung bei Ihnen vor Ort, online oder in unseren bundesweiten Schulungsräumen. In einem Vorab-Gespräch mit unseren Trainern gehen wir auf Ihre Wünsche ein und besprechen Ziele, Inhalte und Dauer der Schulung.

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    • Kundenzufriedenheit und Referenzen
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