Neuronale Netze mit Python, Tensorflow & Keras Seminar
Einführung in die Grundlagen neuronaler Netze
Deep Learning ist das Versprechen des Machine Learnings für komplexe Probleme intelligente Lösungen zu finden. Was als Experimentierfeld begann, ist zum Arbeitstier der Data Sciences geworden. Neuronale Netze automatisieren heute Vorgänge in einer Vielzahl von Geschäftsfeldern. Dazu hat unter anderem die Entwicklung von High-Level APIs wie Keras beigetragen, die das Training und den Einsatz neuronaler Netze in der Produktion erleichtern.
Das Seminar Neuronale Netze mit Python, Tensorflow & Keras gibt eine Einführung in die Grundlagen neuronaler Netze und in die praktische Arbeit mit Tensorflow und Keras. Dabei geht es um die Verarbeitung numerischer Daten ebenso wie um die Verarbeitung von Bild- und Textdaten. Inhaltlich widmet sich das Seminar zunächst der Arbeitsweise neuronaler Netze ausgehend von einfachen Neuronen (Sigmoid-Funktionen) und dem Backpropagation-Lernprinzip. Danach stehen der Aufbau und das Training neuronaler Netze mit Python, Tensorflow und der High-Level API Keras auf dem Programm. Im dritten Teil geht es um die Verarbeitung von Bilddateien mit konvolutionalen Netzen (CNN) und um die Verarbeitung von Text- und Zeitreihendaten mit rekurrenten Netzen (RNN).
Diese Neuronale Netze programmieren Schulung führen wir auch bei dir im Unternehmen als individualisierte Neuronale Netze programmieren-Firmenschulung durch.
Neuronale Netze mit Python, Tensorflow & Keras Zielgruppe: Neuronale Netze programmieren Seminar
Die Schulung Neuronale Netze mit Python, Tensorflow & Keras richtet sich an Data Scientists mit Grundlagenwissen in Python und Vorkenntnissen in Data Science/Machine Learning. Ziel des Seminars ist es, den Teilnehmerinnen und Teilnehmern die praktischen Skills zu vermitteln, um eigenständige Deep Learning Lösungen für spezifische Anwendungsfälle in ihren jeweiligen Geschäftsfeldern zu entwickeln.
Neuronale Netze mit Python, Tensorflow & Keras Voraussetzungen: Neuronale Netze programmieren Seminar
Die Teilnehmer des Trainings benötigen keine Erfahrung mit Neuronalen Netzen, sollten aber Grundlagenwissen in Python haben, mit Pandas Daten einlesen und einfache Machine Learning Algorithmen (Lineare Regression, Logistische Regression) verstehen und umsetzen können (als Vorbereitung empfiehlt sich der Kurs: Data Science mit Python).
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Neuronale Netze mit Python, Tensorflow & Keras Seminar
Einführung in die Grundlagen neuronaler Netze
Deep Learning ist das Versprechen des Machine Learnings für komplexe Probleme intelligente Lösungen zu finden. Was als Experimentierfeld begann, ist zum Arbeitstier der Data Sciences geworden. Neuronale Netze automatisieren heute Vorgänge in einer Vielzahl von Geschäftsfeldern. Dazu hat unter anderem die Entwicklung von High-Level APIs wie Keras beigetragen, die das Training und den Einsatz neuronaler Netze in der Produktion erleichtern.
Das Seminar Neuronale Netze mit Python, Tensorflow & Keras gibt eine Einführung in die Grundlagen neuronaler Netze und in die praktische Arbeit mit Tensorflow und Keras. Dabei geht es um die Verarbeitung numerischer Daten ebenso wie um die Verarbeitung von Bild- und Textdaten. Inhaltlich widmet sich das Seminar zunächst der Arbeitsweise neuronaler Netze ausgehend von einfachen Neuronen (Sigmoid-Funktionen) und dem Backpropagation-Lernprinzip. Danach stehen der Aufbau und das Training neuronaler Netze mit Python, Tensorflow und der High-Level API Keras auf dem Programm. Im dritten Teil geht es um die Verarbeitung von Bilddateien mit konvolutionalen Netzen (CNN) und um die Verarbeitung von Text- und Zeitreihendaten mit rekurrenten Netzen (RNN).
Neuronale Netze mit Python, Tensorflow & Keras Seminar
