Deep-Learning mit Python

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Deep-Learning mit Python

Integrata Cegos GmbH
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Startdaten und Startorte

placeFrankfurt
13. Dez 2021 bis 14. Dez 2021
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event 13. Dezember 2021, 09:00-17:00, Frankfurt, Seminar 5125
placeonline Training
13. Dez 2021 bis 14. Dez 2021
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event 13. Dezember 2021, 09:00-17:00, online Training, Seminar 5125
placeMünchen
24. Jan 2022 bis 25. Jan 2022
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event 24. Januar 2022, 09:00-17:00, München, Seminar 5125
placeonline Training
24. Jan 2022 bis 25. Jan 2022
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event 24. Januar 2022, 09:00-17:00, online Training, Seminar 5125
placeDüsseldorf
10. Mär 2022 bis 11. Mär 2022
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event 10. März 2022, 09:00-17:00, Düsseldorf, Seminar 5125
placeonline Training
10. Mär 2022 bis 11. Mär 2022
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event 10. März 2022, 09:00-17:00, online Training, Seminar 5125
placeHamburg
25. Apr 2022 bis 26. Apr 2022
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event 25. April 2022, 09:00-17:00, Hamburg, Seminar 5125
placeonline Training
25. Apr 2022 bis 26. Apr 2022
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event 25. April 2022, 09:00-17:00, online Training, Seminar 5125
placeDüsseldorf
2. Jun 2022 bis 3. Jun 2022
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event 2. Juni 2022, 09:00-17:00, Düsseldorf, Seminar 5125
placeonline Training
2. Jun 2022 bis 3. Jun 2022
Details ansehen
event 2. Juni 2022, 09:00-17:00, online Training, Seminar 5125

Beschreibung

Einführung in Artificial Neural Networks

  • Vom biologischen zum künstlichen Neuron
  • Multilayer Perceptron (MLP)
  • Das Keras Modul
  • Regressionen & Klassifikation mit MLP
  • Hyperparameters

Deep Neural Networks mit Keras

  • Vanishing/Exploding Gradient Probleme
  • Modelle vortrainieren
  • Optimierungsmethoden

Vorverarbeitung von Daten mit Tensort Flow

  • Die Data API
  • TF-Transformationen
  • Vorverarbeitung der Input Feature

Convolutional Neural Networks

  • Architektur
  • Semantische Segmentieren
  • Implementierung mit Tensorflow

Recurrent Neural Networks

  • Architektur
  • Trainieren von RNNs
  • NLP mit RNNs

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Frequently asked questions

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Einführung in Artificial Neural Networks

  • Vom biologischen zum künstlichen Neuron
  • Multilayer Perceptron (MLP)
  • Das Keras Modul
  • Regressionen & Klassifikation mit MLP
  • Hyperparameters

Deep Neural Networks mit Keras

  • Vanishing/Exploding Gradient Probleme
  • Modelle vortrainieren
  • Optimierungsmethoden

Vorverarbeitung von Daten mit Tensort Flow

  • Die Data API
  • TF-Transformationen
  • Vorverarbeitung der Input Feature

Convolutional Neural Networks

  • Architektur
  • Semantische Segmentieren
  • Implementierung mit Tensorflow

Recurrent Neural Networks

  • Architektur
  • Trainieren von RNNs
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