Deep Learning mit Python und Keras

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Deep Learning mit Python und Keras

TAE - Technische Akademie Esslingen
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Startdaten und Startorte

placeOnline
17. Jun 2024 bis 19. Jun 2024

Beschreibung

Aktuelles Fachwissen und praktisches Können für Ihren beruflichen Erfolg: Die Technische Akademie Esslingen (TAE) mit Sitz in Ostfildern - nahe der Landeshauptstadt Stuttgart - macht Fach- und Führungskräfte fit für die Herausforderungen der Zukunft.

Nachfolgend haben wir für Sie stichpunktartig die wichtigsten Inhalte zur Veranstaltung zusammengefasst:

Neuronale Netze effizient trainieren

Keras ist eine Open Source Deep-Learning-Bibliothek die in Python geschrieben ist. Keras bietet eine einheitliche Schnittstelle für verschiedene Backends, darunter TensorFlow. Das Ziel von Keras ist es, die Anwendung dieser Bibliotheken so einsteiger- und nutzerfreundlich wie möglich zu machen. 
Keras eignet sich besonders zur schnellen Implementierung neuronaler Netze und ermöglicht effizientes und einfaches Prototyping von neuronalen Netzen bei gleichzeitig großer Bedienerfreundlichkeit.


Sie können nach dem Training eigenständig Neuronale Netze entwerfen und trainieren. Python-, Statistik- und mathematische Kenntnisse werden vorausgesetzt. Sie üben das…

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Es wurden noch keine FAQ hinterlegt. Falls Sie Fragen haben oder Unterstützung benötigen, kontaktieren Sie unseren Kundenservice. Wir helfen gerne weiter!

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Aktuelles Fachwissen und praktisches Können für Ihren beruflichen Erfolg: Die Technische Akademie Esslingen (TAE) mit Sitz in Ostfildern - nahe der Landeshauptstadt Stuttgart - macht Fach- und Führungskräfte fit für die Herausforderungen der Zukunft.

Nachfolgend haben wir für Sie stichpunktartig die wichtigsten Inhalte zur Veranstaltung zusammengefasst:

Neuronale Netze effizient trainieren

Keras ist eine Open Source Deep-Learning-Bibliothek die in Python geschrieben ist. Keras bietet eine einheitliche Schnittstelle für verschiedene Backends, darunter TensorFlow. Das Ziel von Keras ist es, die Anwendung dieser Bibliotheken so einsteiger- und nutzerfreundlich wie möglich zu machen. 
Keras eignet sich besonders zur schnellen Implementierung neuronaler Netze und ermöglicht effizientes und einfaches Prototyping von neuronalen Netzen bei gleichzeitig großer Bedienerfreundlichkeit.


Sie können nach dem Training eigenständig Neuronale Netze entwerfen und trainieren. Python-, Statistik- und mathematische Kenntnisse werden vorausgesetzt. Sie üben das Erlernte in zahlreichen Praxisbeispielen und Sie können auch eigene Beispiele aus Ihrer beruflichen Praxis mitbringen. Als Programmieroberfläche wird Jupyter Notebook genutzt.


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