Deep Learning mit Keras/ Tensorflow - Seminar / Kurs von Bitkom Akademie

Deep Learning mit Schwerpunkt Supervised Bildverarbeitung (CNNs)

Inhalte

Deep Learning Algorithmen werden in unterschiedlichen Bereichen eingesetzt und sind bereits fester Bestandteil unseres Alltags, zum Beispiel im Bereich autonomes Fahren, Spracherkennung oder auch bei Produktempfehlungen. Sie zählen derzeit als die wichtigste Algorithmusklasse im Machine Learning und sind daher ein elementarer Teil von künstlicher Intelligenz.

Dieser Kurs gibt eine Einführung in Neuronale Netze (Deep Learning Algorithmen). Sie lernen einige der am häufigsten verwendeten Neuronalen Netze in Theorie kennen (u.a. Multi Layer Perceptron, Convolutional Neural Network) und setzen diese in praktischen Übungen in Python mit den Framework Keras/ Tensorflow um. Die Programmiersprache Python ist im Deep Learning der De-facto-Standard und Keras/ Tensorflow zählt zu den beliebtesten Bibliotheken zur Umsetzung von Deep Learning.In verschiedenen Anwendungsfällen (z.B. Objektdetektion mit Bounding Boxes, Semantische Segmentierung, Bild-Klassifizierung) mit verschiedenen Datensätzen werden wir unterschiedliche Neuronale Netze mit Keras/ Tensorflow trainieren und deren Leistungsfähigkeit kennenlernen. Dabei werden typische Probleme während des Trainings und deren Lösungsmöglichkeiten (u.a. Regularisierung während des Trainings) behandelt.

Die Teilnehmer lernen verschiedene Neuronale Netze (u.a. MLP, CNN) und häufig verwendete bekannte Deep Learning Architekturen kennen und können selbständig Neuronale Netze mit verschiedenen Schichten entwerfen und mit dem Framework Keras/ Tensorflow in der Programmiersprache Python trainieren.

Neben den konkreten Anwendungsgebieten, vermittelt das Seminar die Grundlagen, um sich danach vertiefend selbstständig andere gewünschte Anwendungsfälle (z.B. Ausreißererkennung) im Deep Learning anzueignen.Dieses Seminar ist sehr praxisorientiert. Die Teilnehmer arbeiten selbstständig mit der Programmiersprache Python, so dass das Erlernte direkt geübt und vertieft werden kann. Der Trainer moderiert dabei verschiedene Aufgaben und begleitet die Teilnehmer durch die einzelnen Lehreinheiten.Besuchen Sie vorher die Vorbereitungslehrgänge „Data Science mit Python" und Supervised & Unsupervised Machine Learning“. Alle drei Lehrgänge sind inhaltlich aufeinander abgestimmt.Weitere Inhalte und die Agenda können Sie auf der Homepage der Bitkom Akademie im entsprechenden Seminar erhalten.

Lernziele

  • Sie bekommen eine konkrete Übersicht über Grundlagen von Techniken im Machine Learning und lernen Anwendungsfälle mit verschiedenen Datensätzen zum Trainieren unterschiedlicher Neuronaler Netze kennen.
  • Sie erhalten Einblicke in die Regularisierung und Überwachung von Traings und lernen Objektdetektion, Semantische Segmentierung und Bild-Klassifizierung kennen.
  • Sie sind anschließend in der Lage, eigenständig Neuronale Netze zu entwerfen und mit dem Framework Keras/ Tensorflow in der Programmiersprache Python zu trainieren.

Zielgruppen

Das Seminar richtet sich an data scientists, angehende Machine Learning engineers o.ä. mit erster Erfahrung in Python, welche einen Überblick über Neuronale Netze erlangen wollen und sich einen Einstieg in Deep Learning Algorithmen mit Keras/ Tensorflow wünschen, um eigenständig Neuronale Netze zu entwerfen und trainieren zu können.

Die Teilnehmer sollten grundlegende Kenntnisse in Python oder einer anderen Programmiersprache besitzen, da das verwendete Interface auf Python basiert. Es wird Anaconda als Python-Distribution verwendet.

Sehr empfehlenswert sind grundlegende Vorkenntnisse im Bereich der Statistik (Begriffsdefinitionen wie bspw. Mittelwert, Median, Standardabweichung, Normalverteilung), Kenntnisse grundlegender mathematischer Symbole und Begriffe (Summenzeichen, Integral, Funktion, Ableitung, Menge der natürlichen und reellen Zahlen, Vektor, Matrix).

Termine und Orte

Datum Dauer Preis
Berlin, DE
17.02.2020 - 19.02.2020 24 h Jetzt buchen ›
02.06.2020 - 04.06.2020 24 h Jetzt buchen ›

SG-Seminar-Nr.: 5294163

Termine

  • 17.02.2020 - 19.02.2020

    Berlin, DE

  • 02.06.2020 - 04.06.2020

    Berlin, DE

Preise inkl. MwSt. Es können Gebühren anfallen. Für eine exakte Preisauskunft wählen Sie bitte einen Termin aus.

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