Deep Learning

Training 3 Tage

Termine und Buchung

-- Beschreibung

Ein technischer Überblick mit TensorFlow

Deep Learning ist der Treiber für Weiterentwicklungen im Bereich künstlicher Intelligenz. Dabei hinkt die praktische Umsetzung oft immer noch Jahre hinter dem Stand der Forschung her. Hier existiert also viel Potential für einen Wettbewerbsvorteil. TensorFlow 2 ist in der industriellen Entwicklung das mit Abstand am weitesten verbreitete Framework für Deep Learning und somit erste Wahl.

-- Agenda

  • Einführung in neuronale Netzwerke mit TensorFlow 2: Regression, Klassifikation, Metriken und Regularisierung
  • Supervised Deep Learning: Anwendungen von Deep Learning auf strukturierten Daten, Bilddaten und Zeitreihen
  • Unsupervised Deep Learning: Autoencoder und Embeddings
  • Deep Reinforcement Learning: Modellierung, Algorithmen und Anwendungen

-- Teilnehmer:innen Bewertung

(5 Bewertungen)

100% aller Teilnehmer:innen würden dieses Training weiterempfehlen

-- Dein Nutzen

Überblick über die wichtigsten Themen im Bereich Deep Learning

Implementierung von Deep Learning mit TensorFlow 2

Erhalte die Fähigkeit zur Entwicklung von eigenen neuronalen Netzwerken

Lerne, die richtige Form von Deep Learning auszuwählen und in der Praxis umzusetzen

-- Zielgruppe

Entwickler:innen, Data Engineers, Data Scientists, Mathematiker:innen, Statistiker:innen. Verständnis der Grundideen von Machine Learning. Grundlegende Kenntnisse der Programmierung / Scripting. Erfahrungen mit Methoden des klassischen Machine Learnings sind hilfreich, aber nicht notwendig.

-- Lernziele

Einführung in neuronale Netzwerke mit TensorFlow 2

Supervised Deep Learning

Unsupervised Deep Learning

Deep Reinforcement Learning

-- Deine Trainer:innen

Oliver Zeigermann

Machine Learning und Frontend-Architektur

-- Fachinfos und Bücher

Machine Learning – kurz & gut: Einführung mit Python, Pandas und Scikit-Learn

Der kompakte Schnelleinstieg in Machine Learning und Deep Learning O’Reilly, 2. Auflage, April 2021, zusammen mit Chi Nhan Nguyen ISBN: 978-3960091615

Machine Learning Lösungen entwerfen (Architektur-Spicker Nr. 10)

Machine Learning (kurz ML) wird häufig mystifiziert. Tatsächlich eröffnet es ganz neue Möglichkeiten. Dabei unterscheiden sich Herangehensweise und Werkzeuge deutlich von klassischer Softwareentwicklung. Dieser Spicker führt unaufgeregt in das Thema ML ein und weist den Weg in eigene Experimente. Download & Infos

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