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Deep Learning: Künstliche neuronale Netze mit Keras und TensorFlow
Die Königsdisziplin des maschinellen Lernens ist Deep Learning mit seinen großen künstlichen neuronalen Netzen (KNNs). Hier erfahren Sie, wie diese in den Grundzügen funktionieren, wie einfach sich mithilfe von Keras und TensorFlow eigene KNNs zusammenstellen lassen und wo die Grenzen des Deep Learnings liegen.
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Deep Learning: Künstliche neuronale Netze mit Keras und TensorFlow
Überblick
Da künstliche neuronale Netze (KNNs) und das darauf basierende Deep Learning eine eigene Disziplin innerhalb des Machine Learnings bilden, lernen Sie zuerst die grundlegende Funktionsweise sowie wichtige Begriffe kennen. Im Weiteren erfahren Sie zudem, wie die verschiedenen Arten von Neuronenschichten funktionieren.
Mit Keras und TensorFlow erstellen Sie eigene neuronale Netze. Sie lernen in diesem Webinar, wie schnell Sie Ihre erste eindrucksvolle KNN-Anwendung zur Bilderkennung schreiben.
Deep Learning ist allerdings nicht vor Fehlern gefeit. Zum Abschluss dieses Webinars und der gesamten Webinar-Serie erfahren Sie noch einige eindrucksvolle Beispiele zu den Herausforderungen und Schwachstellen des Deep Learnings.
Grundkenntnisse in Python werden vorausgesetzt.
Die Folien des Webinars sind aufgrund zahlreicher englischer Begriffe vollständig in englischer Sprache gehalten, um eine bessere Lesbarkeit zu erzeugen. Der Vortrag findet in deutscher Sprache statt.
Christian Heitzmann
Zert. Softwareentwickler, Technical Writer und Trainer | SimplexaCode AG
Christian Heitzmann ist Java-, Python- und Spring-zertifizierter Softwareentwickler mit einem CAS in Machine Learning und Inhaber der SimplexaCode AG in Luzern. Er entwickelt seit über 20 Jahren Software und gibt seit über 12 Jahren Unterricht und Kurse im Bereich der Java- und Python-Programmierung, Mathematik und Algorithmik. Als Technical Writer dokumentiert er Softwarearchitekturen für Unternehmen und schreibt regelmäßig Artikel für IT-Fachzeitschriften.
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Webinar-Serie: Einführung in Machine Learning mit Python
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