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Grundlagen des Deep Learning in TensorFlow und PyTorch

GFU Cyrus AG (113)

Das Spektrum der Themen deckt die wichtigsten Anwendungen von Deep Learning ab, kombiniert mit realistischen Anwendungsfällen und Datensätzen. U. a. werden folgende Konzepte behandelt: Künstliche Neuronale Netze (ANN)Backpropagation, Regularisierung...

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Intensivkurs Deep Learning mit TensorFlow Keras mit Praxisanwendungen

GFU Cyrus AG (113)

Besonderheiten beim Trainieren auf einer GPU Memory Belegung einer GPU feststellen und freigeben, Häufige Fehler erkennen und beheben , Vorbereitung und Laden der Trainingsdaten Overfitting beim Trainieren, Trainings-, Test- und Validierungsdaten, No...

Seminar / Kurs
Ohne Einstufung

ab 3.462,90 EUR

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Überblick über Deep Learning Frameworks (z.B. TensorFlow, PyTorch)

GFU Cyrus AG (113)

Einführung in Deep Learning Definition von Deep Learning, Unterschied zwischen traditionellem Maschinenlernen und Deep Learning, Anwendungsgebiete und Beispiele , Einführung in Deep Learning Frameworks Warum brauchen wir Frameworks?, Training von Mod...

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Ohne Einstufung

ab 1.630,30 EUR

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KI / Deep Learning Grundlagen mit Python und dem Framework TensorFlow

WissensPiloten GmbH (28)

Grundlagen und Begrifflichkeiten maschinelles Lernen (ML), künstliche Intelligenz (KI) oder im englischen auch artificial intelligence (AI),, neuronale Netzwerke (neural networks), Deep Learning, Narrow AI & Strong AI / AGI, Big Data, Grundlagen: Neu...

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KI / Deep Learning Grundlagen mit Python und dem Framework TensorFlow - Online Schulung

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Durchführung garantiert

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Machine Learning: Grundlagen supervised und unsupervised learning mit Anwendungsbeispielen in TensorFlow Keras

GFU Cyrus AG (113)

Überblick Maschinelles Lernen Lernformen: nicht überwachtes Lernen, verstärkendes Lernen, überwachtes Lernen, supervised learning versus unsupervised learning, classical learning versus deep learning, Statistik versus Maschinelles Lernen , Intelligen...

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Python für Data Science, Maschinelles Lernen & Visualisierung

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In diesem Training erlernen Sie Python Grundlagen, wie Objektorientierung, GUI Programmierung und Datenanbindung, sowie Datenvisualisierung, danach tauchen Sie in die Welt von Data Science und Machine-Learning ein. Dieser Training richtet sich sowo...

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Einstiegskurs: Machine Learning mit Python

PROKODA GmbH (28)

KursinhalteEinführung ins Machine Learning Was ist eigentlich Machine Learning?, Unterarten des Machine Learning, Was kann Machine Learning leisten?, Was kann Machine Learning nicht leisten?, Fallbeispiele zum Machine Learning, Funktionsweise von Mac...

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23.04.2024 - 25.04.2024, München (DE)

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Deep Learning, Neuronale Netze und Visualisierung mit Python

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KursinhalteEinführung und Übersicht Begriffsklärung: Machine Learning, Neuronale Netze, Deep Learning, AI, Perzeptron, Aufsetzen der Python-Umgebung (Scipy, Keras, TensorFlow), Machine Learning Grundlagen Python und Einführung in Machine Learning C...

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23.09.2024 - 26.09.2024, München (DE)

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Deep Learning Kurs

IOMIDS Institute of Machine Intelligence & Data Science

Deep Learning, d.h. tiefe neuronale Netze mit vielen Layern, haben sich innerhalb weniger Jahre enorm weiterentwickelt und sind zum State-of-the-Art vor allem im überwachten maschinellen Lernen geworden. Aus „Daten und Antworten“ entwickeln sie Regel...

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25.04.2024 - 26.04.2024, Berlin (DE)

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Programmieren mit Python - Aufbau

SoftEd Systems Ingenieurgesellschaft für Software mbH (15)

Erweiterte Datentypen Sets Spezialisierte Collections Einsatz und Erstellung von Iteratoren und Generatoren Funktionales Programmieren Anwendungsbeispiel mit der Funktion Map Einführung und verwenden von Namespaces Grundlagen für Zusatzpakete N...

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Deep Learning mit Python & Keras

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Wie lernen Neuronale Netze? Variablen, Modelle und Zusammenhänge, Künstliche Neuronen und neuronale Netze, Mathematische Grundlagen des Anlernprozesses: Backpropagation, Loss und Gradient Descent , Neuronale Netze mit Keras aufbauen und trainieren Gr...

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Deep Learning für die Satellitenbildanalyse

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Künstliche Neuronale Netze (ANN) Backpropagation, Regularisierung, Stochastischer Gradientenabstieg, verschiedene Optimierer, Verschiedene Loss-Funktionen, Initialisierung der Gewichte, Epoche und Batch-Size, Callbacks, Early Stopping , Faltungsneuro...

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