Deep Learning - mit Python und TensorFlow und Keras

  • Sie lernen in diesem Kurs Deep Learning mit Python praxisnah kennen. Mit TensorFlow und der Keras API entwickeln Sie eigene Modelle, verstehen CNNs und RNNs und optimieren sie durch Hyperparameter-Tuning.

  • Im Seminar erweitern Sie Ihre Kenntnisse im Machine Learning auf dem Gebiet des Deep Learning. Sie lernen, wie neuronale Netze aufgebaut und trainiert werden.

    Mit TensorFlow und Keras setzen Sie verschiedene Architekturen wie MLPs, CNNs und RNNs praktisch um. Anhand praxisnaher Beispiele lernen Sie deren Funktionsweise und Anwendungsbereiche kennen.

    Zusätzlich optimieren wir im Kurs Modelle durch gezieltes Hyperparameter-Tuning und arbeiten an Deep-Learning-Projekten für Bild-, Text- oder Zeitreihendaten, die sich auf den alltäglichen Arbeitseinsatz übertragen lassen.

    Zielgruppe:
    Dieser Kurs richtet sich an Data Scientists, Entwickler und technisch versierte Anwender mit ML-Vorkenntnissen, die tiefer in Deep Learning einsteigen möchten.

    Kursziel:
    Teilnehmende entwickeln Deep-Learning-Modelle mit Python, nutzen die Frameworks TensorFlow und Keras und wenden moderne Netzwerkarchitekturen für Klassifikation und Prognose an.

    • 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

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

  • Dieses Seminar können Sie als Präsenzseminar oder als Live-Online-Training (virtuelles Präsenzseminar) buchen. Die technischen Voraussetzungen für Live-Online-Schulungen (Virtual Classrooms) finden sie hier. Sie können Ihre Auswahl bei der Anmeldung treffen.
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↳ Garantietermin

Zeitrahmen: 3 Tageskurs | 09:00 bis 16:00 Uhr

Preise

Die Teilnahmegebühr beträgt

ab 1.890,00 €
(2.249,10 € inkl. 19% MwSt.)

Durchführung ab 1 Teilnehmenden (mehr lesen ...)

Im Preis enthalten sind PC-COLLEGE - Zertifikat, Pausenverpflegung, Getränke und Kursmaterial.


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Thema:

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