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Deep Learning Grundlagen mit Tensorflow/Keras Seminar

Problemlösungen mit eigenen Tensorflow Modellen

In diesem dreitägigen Workshop lernst du die Grundidee von Deep Learning 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, Deep Learning 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 Deep Learning Seminar

  • Installation
  • Machine-Learning-Grundlagen
  • Optimierungsprobleme
  • Klassifikationsansätze
  • Grundlagen der Neuronalen Netze
  • Feature Engineering
  • Feed-forward und Perzeptron Netze
  • Grundlagen der Digitalen Bildverarbeitung
  • Convolutional Neurale Netze

Wir schulen auch bei dir vor Ort!

Diese Deep Learning Schulung führen wir auch bei dir im Unternehmen als individualisierte Deep Learning-Firmenschulung durch.

Zielgruppe Deep Learning Seminar

Softwareentwickler, Data Scientists und angehende Machine Learning Experten.

Voraussetzungen Deep Learning Seminar

Python-Grundlagen und Linux-Kenntnisse müssen vorhanden sein.

Bewertungen

Deep Learning Schulung
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Kundenstimme männlich
Lucas F.
Fa. Feld Textil GmbH
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Kann man nur weiterempfehlen! In kürzestem Zeitraum lernt man alle Basisdaten konkret und ausführlich.
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Martin S.
Bundeseisenbahnvermögen
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Das Training zeichnet sich durch einen sehr hohen Praxisbezug und Raum für individuelle Hilfe persönlicher Problemstellungen sowie durch einen engagierten und hoch kompetenten Trainer aus.
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Nina P.
GEUTEBRÜCK GmbH
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Das Seminar hat meine Erwartungen voll erfüllt. Man hat gemerkt, dass der Trainer Spaß an der Sache und sehr viel Ahnung vom Thema hat. Das Gefühl hat man nicht in allen Schulungen (auf Schulungen im Allgemeinen bezogen).
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