Neuronale Netze & Deep Learning
Classroom training | German | Claim
Duration of training: 2 days
Objectives
In diesem Kurs lernen Sie die Grundlagen neuronaler Netze sowie deren Training und Evaluierung kennen. Den Schwerpunkt bildet Deep Learning, der Einsatz tiefer Netz-Architekturen, Herausforderungen und mögliche Lösungen.
Hinweis: Der Kurs wird in Kooperation mit der Astrum IT GmbH durchgeführt.
Target audience
- Entwickler
- Programmierer
Requirements
- Grundsätzliches Programmierverständnis
- Python-Kenntnisse sind vorteilhaft
Agenda
Grundlagen neuronaler Netze
- Prinzip und Entstehung
- Erste Einführung in TensorFlow
- Lernprinzip neuronaler Netze
- Unterschiede zur klassischen Mustererkennung
- Evaluierungsstrategien
- Overfitting und Gegenmaßnahmen
Deep Learning
- Problemursachen und Herausforderungen
- Allgemeine Lösungstechniken
- CNNs (Convolutional Neural Networks)
- Tiefe, populäre CNN-Architekturen
- Freies Experimentieren anhand einer Challenge
- Transfer Learning mit vortrainierten Modellen
- Komponenten tiefer Architekturen
- Untersuchung und Interpretationsansätze
Objectives
In diesem Kurs lernen Sie die Grundlagen neuronaler Netze sowie deren Training und Evaluierung kennen. Den Schwerpunkt bildet Deep Learning, der Einsatz tiefer Netz-Architekturen, Herausforderungen und mögliche Lösungen.
Hinweis: Der Kurs wird in Kooperation mit der Astrum IT GmbH durchgeführt.
Target audience
- Entwickler
- Programmierer
Requirements
- Grundsätzliches Programmierverständnis
- Python-Kenntnisse sind vorteilhaft
Agenda
Grundlagen neuronaler Netze
- Prinzip und Entstehung
- Erste Einführung in TensorFlow
- Lernprinzip neuronaler Netze
- Unterschiede zur klassischen Mustererkennung
- Evaluierungsstrategien
- Overfitting und Gegenmaßnahmen
Deep Learning
- Problemursachen und Herausforderungen
- Allgemeine Lösungstechniken
- CNNs (Convolutional Neural Networks)
- Tiefe, populäre CNN-Architekturen
- Freies Experimentieren anhand einer Challenge
- Transfer Learning mit vortrainierten Modellen
- Komponenten tiefer Architekturen
- Untersuchung und Interpretationsansätze
