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Deep Learning Quickstart

Praxisnaher Einstieg mit Python, Tensorflow und Keras

Deep Learning ist gerade eines der spannendsten Themen im Bereich von Machine Learning und künstlicher Intelligenz. Deep-Learning-Modelle finden in der Forschung und Industrie bereits zahlreiche und bahnbrechende Anwendungen – vom autonomen Fahren, über Predictive Maintenance bis zur Automatisierung von Logistikprozessen. Insbesondere für die Echtzeitverarbeitung von Bild-, Text- und Spracherkennung wird Deep Learning immer mehr zum Game Changer.
Diese Quick Start-Training bietet einen praxisorientierten Einstieg in die theoretischen Grundlagen. Es vermittelt die Anwendung von Deep-Learning-Modellen durch die Nutzung neuronaler Netzwerke bei der
Bilderkennung. Über die Nutzung von Python, Tensorflow und Keras können komplexe Zusammenhänge sinnvoll automatisiert werden.

 

Inhalte

Kapitel 1: Grundlagen neuronaler Netzwerke

In diesem ersten Kapitel tauchen Sie in die Themenwelt von neuronalen Netzwerken
ab. Sie lernen grundlegende Begriffe und Konzepte kennen und erfahren, wie
sich diese von anderen Themengebieten der künstlichen Intelligenz abgrenzen.
Ihre neu erworbenen Lerninhalte wenden Sie anhand einer Praxisaufgabe zur
Bestellungsautomatisierung mit Hilfe von einer Bildklassifizierung an.

  • Grundlegende Konzepte und Begriffe
    • Zusammenhänge und Unterschiede von künstlicher Intelligenz,
      Machine Learning, und neuronalen Netzwerken
    • Lernverhalten von neuronalen Netzwerken und die Abgrenzung zu
      menschlichem Lernen
  • Shallow und Deep Neuronal Netzworks
    • Aufbau von künstlichen Neuronen – als Bestandteil neuronaler
      Netzwerke
    • Logistische und lineare Regression als speziellen Anwendungsfall
      von neuronalen Netzwerken
    • Erstellung erster eigener tiefer Netzwerkarchitekturen

Kapitel 2: Bildklassifizierung mit Convolutional Neuronal Networks (CNN)

Im zweiten Kapitel lernen Sie, komplexe Bildklassifizierungen mittels neuronaler
Netzwerke durchzuführen. Dazu werden Sie zunächst in die Grundlagen von CNNs
eingeführt. In einem Praxisprojekt zur Lagerhausautomatisierung vertiefen Sie und
wenden die gelernten Prinzipien an.

  • Grundlagen von CNN
    • Kennenlernen von zwei unterschiedlichen CNN-Schichten und deren
      Funktionsweisen
    • Vergleich der Leistungsfähigkeit von konventionellen neuronalen
      Netzwerken und CNNs
  • Praktische Anwendung von CNNs
    • Implementierung eigener CNNs
    • Eigenständige Optimierung der CNNs durch Hyperparametertuning

Hinweis zu Ihrer persönlichen Lernumgebung

In Ihrer Online-Lernumgebung finden Sie ab dem Starttermin Lerneinheiten, Arbeitshilfen, Zusatzprodukte und Zugang zum Data Lab. Jede Woche werden Ihnen neue Materialien bereitgestellt, deren Bearbeitung Sie sich selbständig einteilen können. Über den gesamten Trainingszeitraum hinweg werden Sie online begleitet und haben die Möglichkeit, sich mit den anderen Teilnehmer:innen und den Trainer:innen zu den jeweiligen Lerneinheiten auszutauschen.

Ihr Nutzen

  • Machine Learning, künstliche Intelligenz und Deep Learning voneinander unterscheiden
  • Neuronale Netzwerke und deren Lernverhalten verstehen
  • Keras und Tensorflow verwenden, um neuronale Netzwerke eigenständig zu entwickeln
  • Eine Bestellautomatisierung mit einer Bildklassifizierung ausführen
  • Eine Lagerhausautomatisierung mit CNN anwenden

Methoden

Berufsbegleitendes Online-Training, unterteilt in 2 Kapitel plus 5 Praxisaufgaben. Didaktischer Mix aus 10% Videoelementen, 10% Textelementen sowie 80% interaktiven Übungen.

Teilnehmer:innenkreis

Das Training richtet sich an Python-Programmierer:innen, Data Scientists und alle Personen, die die Funktionsweise neuronaler Netzwerke verstehen und erste praxisrelevante Erfahrungen mit Deep Learning-Techniken sammeln möchten.

  • Maßgeschneidert für Ihren Bedarf
  • Vor Ort für mehrere Mitarbeiter
  • Zeit und Reisekosten sparen
  • In Abstimmung auch virtuell möglich

Preis auf Anfrage.

Anfragen
Buchungsnummer
31215
Online Essential | Online
6 Stunden, 2 Kapitel + 5 Praxisaufgaben
Dies ist ein berufsbegleitendes Online-Training (6 h Gesamtlerndauer). Das Training findet im Browser statt, ohne zusätzliche Software. Die Zugangsdaten werden ca. eine Woche vor Trainingsbeginn versendet.
Starttermine
04.10.21 
01.11.21 
29.11.21 
24.01.22 
21.02.22 
21.03.22 
18.04.22 
16.05.22 
13.06.22 
11.07.22 
08.08.22 
05.09.22 
03.10.22 
31.10.22 
28.11.22 
Durchführung bereits gesichert
Nächste Buchung sichert die Durchführung
Teilnahmegebühr
€ 290,- zzgl. MwSt.
€ 345,10 inkl. MwSt.
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