Deep Learning – mit Python und TensorFlow und Keras
Sie lernen moderne Deep-Learning-Techniken mit Python, TensorFlow und Keras kennen und arbeiten mit CNNs, RNNs sowie MLPs. Dabei bauen und trainieren Sie Modelle, stimmen Hyperparameter ab und wenden Deep Learning für Bildklassifikation, Textanalyse oder Zeitreihenprognosen praktisch an.
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Kursdetails & Termine
Kursbeschreibung
Dieses Seminar zu Deep Learning mit Python und TensorFlow und Keras 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, neuronale Netze wie CNNs, RNNs und MLPs mit TensorFlow und der Keras API aufzubauen und zu trainieren. Zudem stimmen Sie Modelle über Hyperparameter ab und wenden Deep-Learning-Techniken praktisch in Projekten an.
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Deep Learning – mit Python und TensorFlow und Keras im Überblick
Deep Learning mit Python und TensorFlow und Keras verbindet den Aufbau neuronaler Netze mit ihrer praktischen Nutzung. Sie arbeiten mit modernen Deep-Learning-Techniken und lernen, Modelle strukturiert zu trainieren und weiterzuentwickeln.
Im Mittelpunkt stehen MLPs, CNNs und RNNs sowie die Umsetzung mit TensorFlow und der Keras API. Das Hyperparameter-Tuning mit Lernrate, Batchgröße und Optimizer ergänzt die Modellarbeit um Verfahren wie Early Stopping und Regularisierung.
Der Kurs richtet sich an ML-Erfahrene mit sicherem Python-Umgang und guten Kenntnissen im Machine Learning. Für eine weiterführende fachliche Einordnung bieten sich auch Kurse zu Python an.
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