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Deep Learning mit Python und Keras

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SEMINARINHALTE

Das erwartet Sie

Ziele
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Inhalt
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Grundlagen des Deep Learning

  • Abgrenzung und Unterschiede zum klassischen Machine Learning
  • Historische Entwicklung und aktuelle Trends
  • Typische Anwendungsfelder von Deep Learning
  • Vergleich von Keras mit alternativen Frameworks wie PyTorch


Neuronale Netze verstehen

  • Struktur und Funktionsweise von Netzarchitekturen
  • Überblick über Aktivierungsfunktionen und Neuronentypen
  • Feedforward-Netze und das Backpropagation-Verfahren
  • Einführung in rekurrente Netze


Einstieg in Python und Keras

  • Nutzung von Python für Deep-Learning-Anwendungen
  • Architektur und Kernkomponenten von Keras
  • Beschleunigung durch GPU-Einsatz


Modelle entwickeln und trainieren

  • Vorbereitung und Verarbeitung von Daten
  • Aufbau einfacher neuronaler Netze
  • Training, Evaluierung und Interpretation von Modellen
  • Einsatz vortrainierter Netze und Fine-Tuning


Erweiterte Methoden und Architekturen

  • Convolutional Neural Networks (CNNs) für Bilddaten
  • Bildaugmentation und weitere Techniken in der Verarbeitung
  • Zeitreihenanalyse mit LSTMs
  • Transformer-Architekturen für komplexe Sequenzen
  • Generative Modelle wie GANs


Praxisnahe Fallstudien

  • Datenanalyse und Feature Engineering
  • Anwendung neuronaler Netze auf Regressions- und Klassifikationsaufgaben


Modelloptimierung

  • Feinjustierung durch Hyperparameter-Tuning
  • Regularisierungsverfahren zur Leistungssteigerung


Produktion und Skalierung

  • Bereitstellung und Monitoring von Modellen
  • Skalierung mithilfe von Cloud-Technologien
Badge
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Vorkenntnisse
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MARTIN HEUBECK

Sales Gruppenseminare und Inhouse Standard
Mo - Fr 8:00 - 17:00 Uhr
Martin.Heubeck@
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ITALIA BRILLANTE

Group Leader Inhouse und Seminarmanagement
Mo - Fr 8:00 - 17:00 Uhr
Italia.Brillante@
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TUGBA PAMUKCUOGLU

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Junior Seminarmanager
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FAYZULLAKHON UMAROV

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SIMONE HABERGER-ZAHN

Finance Manager
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ANNA HENNING

Marketing Manager
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Anna.Henning@
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