Deep Learning Using Keras and TensorFlow - eLearning

Deep Learning mit Keras und TensorFlow - E-Learning

Gehen Sie mit dem „Deep Learning Zertifizierungstraining“ den nächsten Schritt in die Zukunft der künstlichen Intelligenz und erwerben Sie die Fähigkeiten, die für den Aufbau intelligenter, datengestützter Systeme erforderlich sind. Dieses umfassende Programm wurde entwickelt, um Ihnen die Funktionsweise neuronaler Netze zu vermitteln und Ihnen zu zeigen, wie diese reale Anwendungen wie Bilderkennung, natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und prädiktive Analysen antreiben.

Durch eine Kombination aus Theorie, praktischer Programmierung und realen Fallstudien lernen Sie, wie Sie Deep-Learning-Modelle mithilfe von branchenüblichen Frameworks wie TensorFlow und Keras entwerfen, trainieren und optimieren. Der Kurs führt Sie von den grundlegenden Konzepten bis hin zu fortgeschrittenen Architekturen wie CNNs und RNNs, sodass Sie komplexe Geschäftsprobleme mit KI lösen können.

Am Ende des Trainings verfügen Sie über das praktische Fachwissen, um Deep-Learning-Modelle eigenständig aufzubauen und sie in verschiedenen Branchen wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzwesen, der Cybersicherheit und dem E-Commerce erfolgreich einzusetzen.

Hauptmerkmale

• Kurs und Materialien auf Englisch

• Fortgeschrittenes Niveau (Intermediate)

• Über 2 Stunden On-Demand-Videos

• 7 automatisch bewertete Tests (Assessments)

• 3 umfassende Praxisaufgaben (Assignments)

• 30 Wissensquizze zur Wiederholung

• 7 E-Books

• Mehr als 10 Stunden empfohlene Lernzeit

• 1 Jahr Zugriff auf die Lernplattform

• Inklusive Zertifikat bei Kursabschluss

Lernziele

• Die Grundlagen des Deep Learnings und neuronaler Netze verstehen

• Künstliche neuronale Netze (ANNs) von Grund auf aufbauen und trainieren

• Optimierungstechniken wie das Gradientenverfahren (Gradient Descent) und Backpropagation anwenden

• Faltende neuronale Netzwerke (Convolutional Neural Networks – CNNs) für Bildverarbeitungsaufgaben implementieren

• Mit rekurrenten neuronalen Netzwerken (RNNs) für sequentielle Daten arbeiten

• TensorFlow und Keras nutzen, um Deep-Learning-Modelle zu erstellen und bereitzustellen

• Deep-Learning-Techniken auf reale Bereiche wie NLP und Computer Vision anwenden

• Praktische, produktionsreife KI-Lösungen mittels Python entwickeln

Zielgruppe

• Angehende Data Scientists und KI-Engineers (AI Engineers)

• Software-Engineers, die in eine Machine-Learning-Rolle wechseln möchten

• Data Analysts und Data Engineers

• Big-Data-Spezialisten

• Deep-Learning-Enthusiasten

• Fachkräfte, die sich im Bereich KI und maschinelles Lernen weiterbilden möchten

Voraussetzungen

• Eine grundlegende Vertrautheit mit der Programmierung in Python wird empfohlen

• Basiswissen in Statistik, Algebra und Wahrscheinlichkeitsrechnung ist hilfreich

• Erste Berührungspunkte mit Konzepten der Datenanalyse sind von Vorteil

• Interesse an künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen

Kursinhalt

Grundlagen des Deep Learnings (Foundations of Deep Learning)

• Einführung in das Deep Learning

• Grundlagen des Deep Learnings

• Die Bedeutung und Relevanz von Deep Learning

TensorFlow

• Erste Schritte mit TensorFlow

• Das Zusammenspiel von TensorFlow und Keras

• Die Keras-API

• Praxisbeispiel: Boston House Prices (Vorhersage von Immobilienpreisen)

• Ein Modell trainieren

• Evaluierung von Deep-Learning-Modellen

Faltende neuronale Netzwerke (Convolutional Neural Networks)

• Einführung in CNNs

• Wie funktionieren CNNs im Detail?

• Bildklassifizierung (Image Classification)

Fortgeschrittene CNNs (Advanced CNNs)

• Fortgeschrittene CNNs im Überblick

• Faltungen neu betrachtet (Revisiting Convolutions)

• Tiefenweise Faltungen (Depth-Wise Convolutions)

• MobileNetV2

• Autoencoder (Autoencoders)

• Transponierte Faltungen (Transpose Convolutions)

• Sub-Classing mit keras.Model

• Bildentrauchung (Denoising Images)

• Arten der Bildsegmentierung

• Der COCO-Datensatz (Common Objects in Context)

• U-Net-Architektur

• Benutzerdefinierte Datengeneratoren (Custom Data Generators)

• Erstellung eines Modells zur Bildsegmentierung

Natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing)

• Einführung in die natürliche Sprachverarbeitung (NLP)

• Rekurrente neuronale Netzwerke (RNNs)

• Textklassifizierung (Text Classification)

Generative Adversarial Networks (GANs)

• Was sind Generative Adversarial Networks (GANs)?

• Autoencoder im Rückblick

• Wie funktionieren GANs?

• Beispiele für GANs in der Praxis

• Herausforderungen beim Umgang mit GANs

• DCGAN (Deep Convolutional GAN)

• Aufbau eines Generators

• Aufbau eines Diskriminators

• Zusammenbau des GANs

• Die Trainingsschleife (The Training Loop)

KI in der realen Welt (AI in the Real World)

• Erste Schritte mit KI in der Praxis

• KI im Produktivbetrieb (AI in Production)

• Die Tücken der KI (Technologie) – Adversarial Attacks (Feindliche Angriffe)

• Die Tücken der KI (Technologie) – Konfusionsmatrizen (Confusion Matrices)

• Die Tücken der KI (Technologie) – Modellgenauigkeit (Model Accuracy)

• Die Tücken der KI (Ethik) – Wenn Algorithmen fehlschlagen

• Die Tücken der KI (Ethik) – Was können wir anders machen?

FAQ (Häufig gestellte Fragen)

Wird es über die On-Demand-Videos hinaus weitere Lernmaterialien geben?

Absolut! Das On-Demand-Lernerlebnis bietet weit mehr als nur Videos, um eine immersive Lernumgebung zu schaffen. Dazu gehören:

• LERNEN: Interaktive E-Books, Wissensquizze zur Wiederholung und reale Fallstudien zur Festigung der Konzepte.

• BEWERTEN: Einstufungstests, modulbasierte Tests und Abschlussprüfungen, um Ihren Fortschritt zu verfolgen.

• PRÄSENTIEREN/ÜBEN: Praxisnahe Übungen mit realen Simulationen und Cloud-Labs.

• EINBLICKE GEWINNEN: Echtzeit-Analysen und Berichte, die Ihre Lernfortschritte, Herausforderungen und vorgeschlagenen Bereiche aufzeigen, die Sie für das Meistern der Schlüsselkompetenzen noch einmal vertiefen sollten.

Kann ich diesen Kurs neben meinem Vollzeitjob absolvieren?

Ja! Dieser Kurs ist auf maximale Flexibilität ausgelegt. Da er in einem Onlinemodus zum Selbststudium bereitgestellt wird, können Sie ganz nach eigenem Zeitplan lernen und sich weiterbilden. So lässt sich das Training perfekt mit Ihrem Hauptberuf vereinbaren.

Worum geht es im Kurs „Deep Learning mit Keras und TensorFlow“ genau?

Dieser Kurs bietet ein tiefgehendes Training zu den Konzepten des Deep Learnings, zu neuronalen Netzen und zur Entwicklung von KI-Modellen unter Verwendung von Werkzeugen wie TensorFlow und Keras.

Welche Fähigkeiten werde ich nach Abschluss dieses Kurses besitzen?

Sie werden in der Lage sein, neuronale Netze eigenständig zu entwerfen und zu trainieren, CNN- und RNN-Modelle aufzubauen sowie Deep-Learning-Techniken auf reale, komplexe Problemstellungen anzuwenden.

Wie hilft dieser Kurs meiner beruflichen Karriere?

Er bereitet Sie gezielt auf die extrem gefragten Rollen im Bereich KI und Data Science vor, indem er Ihnen ein starkes praktisches und theoretisches Fundament für moderne Deep-Learning-Systeme an die Hand gibt.