Überblick über Deep Learning Frameworks (z.B. TensorFlow, PyTorch)

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Überblick über Deep Learning Frameworks (z.B. TensorFlow, PyTorch)

GFU Cyrus AG
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Startdaten und Startorte

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12. Sep 2024 bis 13. Sep 2024
computer Online: Zoom
12. Sep 2024 bis 13. Sep 2024
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12. Dez 2024 bis 13. Dez 2024
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12. Dez 2024 bis 13. Dez 2024
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20. Mär 2025 bis 21. Mär 2025
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20. Mär 2025 bis 21. Mär 2025
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12. Jun 2025 bis 13. Jun 2025
computer Online: Zoom
12. Jun 2025 bis 13. Jun 2025

Beschreibung

Schulungen der Extraklasse ✔ Durchführungsgarantie ✔ Trainer aus der Praxis ✔ Kostenfreies Storno ✔ 3=2 Kostenfreie Teilnahme für den Dritten ✔ Persönliche Lernumgebung ✔ Kleine Lerngruppen

Seminarziel

  • Kompetenzaufbau: Das Unternehmen möchte sicherstellen, dass seine Mitarbeiter über die neuesten Technologien und Fähigkeiten im Bereich Deep Learning informiert sind.
  • Innovation fördern: Mit den erworbenen Kenntnissen können Mitarbeiter neue Wege finden, Deep Learning in Produkten, Dienstleistungen oder internen Prozessen anzuwenden.
  • Wettbewerbsvorteil: Ein fundiertes Verständnis von Deep Learning kann dem Unternehmen helfen, sich in seinem Marktsegment einen Vorteil gegenüber Konkurrenten zu verschaffen.

Inhalt

  • Einführung in Deep Learning
    • Definition von Deep Learning
    • Unterschied zwischen traditionellem Maschinenlernen und Deep Learning
    • Anwendungsgebiete und Beispiele

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Frequently asked questions

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Schulungen der Extraklasse ✔ Durchführungsgarantie ✔ Trainer aus der Praxis ✔ Kostenfreies Storno ✔ 3=2 Kostenfreie Teilnahme für den Dritten ✔ Persönliche Lernumgebung ✔ Kleine Lerngruppen

Seminarziel

  • Kompetenzaufbau: Das Unternehmen möchte sicherstellen, dass seine Mitarbeiter über die neuesten Technologien und Fähigkeiten im Bereich Deep Learning informiert sind.
  • Innovation fördern: Mit den erworbenen Kenntnissen können Mitarbeiter neue Wege finden, Deep Learning in Produkten, Dienstleistungen oder internen Prozessen anzuwenden.
  • Wettbewerbsvorteil: Ein fundiertes Verständnis von Deep Learning kann dem Unternehmen helfen, sich in seinem Marktsegment einen Vorteil gegenüber Konkurrenten zu verschaffen.

Inhalt

  • Einführung in Deep Learning
    • Definition von Deep Learning
    • Unterschied zwischen traditionellem Maschinenlernen und Deep Learning
    • Anwendungsgebiete und Beispiele
  • Einführung in Deep Learning Frameworks
    • Warum brauchen wir Frameworks?
    • Training von Modellen
    • Übersicht über gängige Frameworks: TensorFlow, PyTorch, Keras, Caffe, Theano, etc.
  • TensorFlow - Erste Schritte
    • Installation und Einrichtung
    • TensorFlow Grundkonzepte: Tensoren, Graphen, Sessions
    • Kostenfunktionen und Optimierer
    • Einfaches Beispiel: Lineare Regression
  • PyTorch - Erste Schritte
    • Installation und Einrichtung
    • PyTorch Grundkonzepte: Tensoren, Dynamic Computation Graph
    • Automatisches Differenzieren mit autograd
    • Einfaches Beispiel: Lineare Regression
  • Neural Network Basics
    • Neuronen und Schichten
    • Aktivierungsfunktionen
    • Forward- und Backpropagation
  • Convolutional Neural Networks (CNNs)
    • Grundkonzepte und Architektur von CNNs
    • Anwendungsgebiete: Bilderkennung, Bildklassifikation
  • Recurrent Neural Networks (RNNs)
    • Grundkonzepte und Architektur von RNNs
    • Anwendungsgebiete: Zeitreihenanalyse, Textgenerierung
  • Praktische Beispiele mit TensorFlow und PyTorch
    • Bildklassifikation mit CNNs
    • Textklassifikation oder Zeitreihenanalyse mit RNNs
  • Ausblick und weitere Ressourcen
    • Best Practices im Deep Learning: Regularisierung, Dropout, Normalisierung
    • Advanced Deep Learning Techniken: Transfer Learning, GANs, usw.
    • Weiterführende Literatur und Online-Ressourcen

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