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Deep Learning Grundlagen mit Tensorflow/Keras Schulung

Deep Learning Grundlagen mit Tensorflow/Keras - Problemlösungen mit eigenen Tensorflow Modellen

Zu den Terminen

In diesem unserem Deep Learning Grundlagen mit Tensorflow/Keras Workshop lernst du die Grundidee von Deep Learning (DL) kennen und eigene Modelle zu implementieren. Im Anschluss an das Seminar bist du als Teilnehmer in der Lage, die generellen Machine Learning Konzepte wie z.B. Neuronale Netze anzuwenden und in Tensorflow umzusetzen. Du kannst Real World Probleme in Tensorflow lösen bzw. haben das Verständnis und das Handwerkszeug, DL Probleme anzugehen, wie die Implementierung gängiger Workflows in Bildklassifizierung und Objekterkennung. Du lernst die Anpassung von Hyperparametern vorzunehmen, um Präzision und Genauigkeit der Modelle zu optimieren.

Inhalte

  • Tensorflow/Keras Installation

  • Machine-Learning-Grundlagen

  • Optimierungsprobleme

  • Klassifikationsansätze

  • Grundlagen der Neuronalen Netze

  • Feature Engineering

  • Feed-forward und Perzeptron Netze

  • Grundlagen der Digitalen Bildverarbeitung

  • Convolutional Neurale Netze

  • Ende der Deep Learning Grundlagen mit Tensorflow/Keras Schulung

Zielgruppe

Das Training richtet sich an Softwareentwickler, Data Scientists und angehende Machine Learning Experten.

Voraussetzungen

Python-Grundlagen und Linux-Kenntnisse müssen für deinen Besuch des Trainings vorhanden sein.

Tensorflow/Keras Hintergrund:

TensorFlow und Keras: Die Powerhouse des Deep Learning TensorFlow und Keras sind zwei der führenden Open-Source-Bibliotheken, die in der Welt des maschinellen Lernens, insbesondere des Deep Learning, eingesetzt werden. Sie bieten Entwicklern leistungsstarke Werkzeuge, um komplexe neuronale Netzwerke zu erstellen und zu trainieren. Zusammenspiel von TensorFlow und Keras

  • Keras als Frontend für TensorFlow: Keras dient als eine Art "Front-End" für TensorFlow. Es bietet eine vereinfachte Schnittstelle, während TensorFlow die leistungsstarke Backend-Engine bereitstellt.

  • Vorteile der Kombination: Durch die Kombination von TensorFlow und Keras erhalten Entwickler das Beste aus beiden Welten: die Flexibilität und Leistungsfähigkeit von TensorFlow sowie die Benutzerfreundlichkeit von Keras.

Zusammengefasst: TensorFlow und Keras sind mächtige Werkzeuge für Data Scientists und Machine Learning Engineers. Sie ermöglichen es, komplexe Modelle zu erstellen und zu trainieren, ohne ein tieferes Verständnis der zugrunde liegenden Mathematik zu benötigen.

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