Deep Learning mit TensorFlow 2

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Deep Learning mit TensorFlow 2

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Startdaten und Startorte

placeHamburg
2. Feb 2022 bis 4. Feb 2022
placeHamburg
17. Aug 2022 bis 19. Aug 2022

Beschreibung

Deep Learning ist der momentan stärkste Motor für Innovationen im Bereich künstliche Intelligenz. Dabei hinkt die praktische Umsetzung oft immer noch Jahre hinter dem Stand der Forschung her. Hier existiert also viel Potential für einen Wettbewerbsvorteil.

In diesem Seminar erhalten Sie einen kompakten Überblick über die wichtigsten Themen im Bereich Deep Learning. Etwa die Hälfte der Zeit werden wir uns mit der konkreten Implementierung von Deep Learning mit TensorFlow 2 beschäftigen. TensorFlow 2 ist in der industriellen Entwicklung das mit Abstand am weitesten verbreitete Framework für Deep Learning und somit erste Wahl.
Sie erhalten damit, neben einer Einführung in alle wichtigen Konzept…

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Deep Learning ist der momentan stärkste Motor für Innovationen im Bereich künstliche Intelligenz. Dabei hinkt die praktische Umsetzung oft immer noch Jahre hinter dem Stand der Forschung her. Hier existiert also viel Potential für einen Wettbewerbsvorteil.

In diesem Seminar erhalten Sie einen kompakten Überblick über die wichtigsten Themen im Bereich Deep Learning. Etwa die Hälfte der Zeit werden wir uns mit der konkreten Implementierung von Deep Learning mit TensorFlow 2 beschäftigen. TensorFlow 2 ist in der industriellen Entwicklung das mit Abstand am weitesten verbreitete Framework für Deep Learning und somit erste Wahl.
Sie erhalten damit, neben einer Einführung in alle wichtigen Konzepte, die Fähigkeit zur Entwicklung von Neuronalen Netzwerken und einen Überblick wann welcher Ansatz geeignet ist.

Den größten Teil nimmt das Supervised Deep Learning auf unterschiedlichen Anwendungsgebieten ein. Dabei wird ein neuronales Netz mit passenden Werten aus Ein- und Ausgaben trainiert und lernt so ein vorgegebenes Verhalten nachzuahmen. Beim Unsupervised Deep Learning lernen spezielle neuronale Netzwerke Zusammenhänge aus gegebenen Daten, ohne dass richtige Antworten durch Menschen gegeben werden müssen. Dadurch können z.B. Anomalien, Ausreißer und Gemeinsamkeiten erkannt, realistische Artefakte erzeugt und Fehler in Daten korrigiert werden. Im Deep Reinforcement Learning reicht es, ein Problem zu beschreiben und der Maschine Experimente innerhalb einer kontrollierten Umgebung zu erlauben.

Dieses Seminar hilft Ihnen dabei, die richtige Form von Deep Learning auszuwählen und praktisch umzusetzen.

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