Deep-Learning mit Python in Frankfurt am Main - Seminar / Kurs von Integrata Cegos GmbH

Inhalte

  • Vom biologischen zum künstlichen Neuron
  • Multilayer Perceptron (MLP)
  • Das Keras Modul
  • Regressionen & Klassifikation mit MLP
  • Hyperparameters
Deep Neural Networks mit Keras
  • Vanishing/Exploding Gradient Probleme
  • Modelle vortrainieren
  • Optimierungsmethoden
Vorverarbeitung von Daten mit Tensort Flow
  • Die Data API
  • TF-Transformationen
  • Vorverarbeitung der Input Feature
Convolutional Neural Networks
  • Architektur
  • Semantische Segmentieren
  • Implementierung mit Tensorflow
Recurrent Neural Networks
  • Architektur
  • Trainieren von RNNs
  • NLP mit RNNs
Methode

Vortrag, Diskussion, Übungen.

Lernziele

Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, bei dem Algorithmen direkt, ohne menschlichen Einfluss, aus den verwendeten Daten lernen. So gesehen ist Deep Learning die partielle Automatisierung des maschinellen Lernens. In dieser Schulung lernen die Teilnehmer die Grundlagen neuronaler Netze sowie deren Training und Evaluierung kennen. Ein Schwerpunkt liegt hierbei auf verschiedenen Optimierungsmethoden sowie die Architektur verschiedener Modelle.Bestandteil sind unter anderem Convolutional Neuronal Networks (CNN). Bei der Schulung “Deep Learning mit Python” handelt es sich, wie bei allen anderen Schulungen von uns, um eine Hand-On Veranstaltung. Den Teilnehmern wird die Chance und Zeit gegeben, erlernte Methoden und Konzepte anhand anschaulicher Use Cases direkt anzuwenden und das neue Wissen zu festigen.

Termine und Orte

Datum Uhrzeit Dauer Preis
Düsseldorf, DE
13.09.2021 - 14.09.2021 09:00 - 17:00 Uhr 16 h Jetzt buchen ›
Frankfurt am Main, DE
13.12.2021 - 14.12.2021 09:00 - 17:00 Uhr 16 h Jetzt buchen ›
Stuttgart, DE
14.06.2021 - 15.06.2021 09:00 - 17:00 Uhr 16 h Jetzt buchen ›

SG-Seminar-Nr.: 5748310

Anbieter-Seminar-Nr.: 5125

Termin

13.12.2021 - 14.12.2021 , 09:00 - 17:00 Uhr

Integrata Trainingszentrum
Hahnstr. 70
60528 Frankfurt am Main

Günstige Preise

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  • Last-Minute-Preise
  • Gruppenkonditionen

€ 1.654,10

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