Quickstart Deep Learning

Methode
Niveau
Startdatum und Ort

Quickstart Deep Learning

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Startdaten und Startorte

computer Online: t
29. Nov 2021 bis 2. Jan 2022

Beschreibung

Deep Learning stellt eines der spannendsten Themen im Bereich von Machine Learning und künstlicher Intelligenz dar. Sowohl in Forschung als auch Industrie finden Deep-Learning-Modelle bereits zahlreiche Anwendungen, autonomem Fahren über Predictive Maintenance bis hin zur Automatisierung von Logistikprozessen. Das Training Quickstart Deep Learning gibt Teilnehmenden einen praxisorientierten Einstieg in die theoretischen Grundlagen. Teilnehmende lernen, Deep-Learning-Modelle durch die Nutzung neuronaler Netzwerke bei der Bilderkennung anzuwenden und nutzen dabei Programme wie Python, TensorFlow und Kreas, um komplexe Zusammenhänge sinnvoll zu automatisieren.

Wichtige Inhalte:

  • Unterscheidu…

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Deep Learning stellt eines der spannendsten Themen im Bereich von Machine Learning und künstlicher Intelligenz dar. Sowohl in Forschung als auch Industrie finden Deep-Learning-Modelle bereits zahlreiche Anwendungen, autonomem Fahren über Predictive Maintenance bis hin zur Automatisierung von Logistikprozessen. Das Training Quickstart Deep Learning gibt Teilnehmenden einen praxisorientierten Einstieg in die theoretischen Grundlagen. Teilnehmende lernen, Deep-Learning-Modelle durch die Nutzung neuronaler Netzwerke bei der Bilderkennung anzuwenden und nutzen dabei Programme wie Python, TensorFlow und Kreas, um komplexe Zusammenhänge sinnvoll zu automatisieren.

Wichtige Inhalte:

  • Unterscheidung von Machine Learning, künstlicher Intelligenz und Deep Learning
  • Verständnis von neuronalen Netzwerken und deren Lernverhalten
  • Verwendung von Keras und TensorFow, um eigenständig neuronale Netzwerke zu entwickeln
  • Ausführung einer Bestellungsautomatisierung mit einer Bildklassifizierung
  • Anwendung einer Lagerhausautomatisierung mit CNN

Zielgruppe des Trainings:

Das Training eignet sich für Python-Programmierer, Data Scientists und alle, die die Funktionsweise neuronaler Netzwerke verstehen und erste praxisrelevante Erfahrungen mit Deep Learning-Techniken sammeln möchten.

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