Deep Learning mit TensorFlow - Theorie und Praxis

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Deep Learning mit TensorFlow - Theorie und Praxis

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Beschreibung

Googles TensorFlow gilt als das Open-Source-Tool der Wahl für die Anwendung von neuronalen Netzen im Umfeld von z. B. Sprach- und Bildverarbeitung. Mit TensorFlow können sowohl einfache als auch komplexe neuronale Netze (Deep Learning) erstellt, trainiert und validiert werden.
Die in Python geschriebene high-level API Keras bietet ein umfangreiches Paket für Machine Learning in verschiedensten Anwendungsfällen. Der Workshop richtet sich an Anwender mit Machine Learning-Erfahrung, die ihre Kenntnisse in Richtung Deep Learning vertiefen wollen. Im Workshop wird ein Einblick in praxisnahe Aufgabenstellungen gegeben und mit Python in interaktiven Übungen umgesetzt.

Kursinhalt
  • Neuronale Netze un…

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Googles TensorFlow gilt als das Open-Source-Tool der Wahl für die Anwendung von neuronalen Netzen im Umfeld von z. B. Sprach- und Bildverarbeitung. Mit TensorFlow können sowohl einfache als auch komplexe neuronale Netze (Deep Learning) erstellt, trainiert und validiert werden.
Die in Python geschriebene high-level API Keras bietet ein umfangreiches Paket für Machine Learning in verschiedensten Anwendungsfällen. Der Workshop richtet sich an Anwender mit Machine Learning-Erfahrung, die ihre Kenntnisse in Richtung Deep Learning vertiefen wollen. Im Workshop wird ein Einblick in praxisnahe Aufgabenstellungen gegeben und mit Python in interaktiven Übungen umgesetzt.

Kursinhalt
  • Neuronale Netze und Deep Learning im Überblick
  • TensorFlow mittels der Keras API für Machine Learning ansteuern und kennenlernen
  • Mit TensorBoard das Netz beim Lernen beobachten und validieren
  • Beispiele und Übungen, z.B. Bildklassifizierung mittels Convolution Neutral Networks (CNN), Autoencoder, etc.
  • Interaktives Material und durchgehende interaktive Übungen (Jupyter Notebooks)

Die Teilnehmer arbeiten mit interaktiven elektronischen Unterlagen.

Zielgruppe

Der Workshop richtet sich an erfahrende Anwender, die ihre Machine Learning-Kenntnisse in Python mit einem Einstieg in Deep Learning-Methoden vertiefen wollen. Der Workshop vermittelt theoretische und praktische Grundlagen und nutzt umfangreiche, interaktive Übungen zur direkten Anwendung und anschließenden Vertiefung des Verständnisses.

Voraussetzungen

Der Workshop ist als Vertiefung des Machine Learning mit Python Workshops konzipiert und baut darauf auf. Die Teilnehmer und Teilnehmerinnen sollten diesen Workshop zuvor belegt haben oder sich auf andere Art bereits folgende Grundlagen angeeignet haben: Datenanalyse (z.B. die Bibliothek pandas) und Machine Learning in Python (z.B. die Bibliothek scikit-learn).

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